TP、TN、FP、FN、map、Precision、Recall

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#机器学习 #python #人工智能

TP代表被正确分类的正样本，TN表示被正确分类的负样本，FP是被错误分类为正样本的负样本，而FN是被错误分类为负样本的正样本。这些术语常用于评估机器学习和数据分析中的分类性能。

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什么是TP、TN、FP、FN
TP的英文全称为True Positives，其指的是被分配为正样本，而且分配对了的样本，代表的是被正确分类的正样本，。
TN的英文全称为True Negatives，其指的是被分配为负样本，而且分配对了的样本，代表的是被正确分类的负样本。
FP的英文全称为False Positives，其指的是被分配为正样本，但分配错了的样本，代表的是被错误分类的负样本。
FP的英文全称为False Negatives，其指的是被分配为负样本，但分配错了的样本，代表的是被错误分类的正样本。
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万字长文精解目标检测中的TP、FP、FN、TN、Precision、Recall 、 F1 Score、AP、mAP与AR 。附代码实现。
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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转自： 作者：Charles Xiao 链接：https://www.zhihu.com/question/19645541/answer/91694636 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 纠正下，精确率(precision)和准确率(accuracy)是不一样的，题主问的应该是精确率与召回率之间的差别。 一
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08-14 8369
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precision_recall.h文件代码
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以下是 pcl/evaluation/precision_recall.h 文件中的代码示例，包括 PrecisionRecallCurve 类和 confusionMatrix 函数的定义： ```c++ #ifndef PCL_EVALUATION_PRECISION_RECALL_H_ #define PCL_EVALUATION_PRECISION_RECALL_H_ #include <pcl/common/common.h> #include <pcl/point_types.h> #include <vector> #include <map> #include <iostream> #include <string> #include <utility> namespace pcl { namespace evaluation { /** \brief A class that computes precision-recall curves. * \author Radu Bogdan Rusu * \ingroup evaluation */ template<typename PointT> class PrecisionRecallCurve { public: typedef typename pcl::PointCloud<PointT>::Ptr PointCloudPtr; typedef typename pcl::PointCloud<PointT>::ConstPtr PointCloudConstPtr; /** \brief Constructor. */ PrecisionRecallCurve () : tp_ (0), fp_ (0), tn_ (0), fn_ (0) {}; /** \brief Destructor. */ virtual ~PrecisionRecallCurve () {}; /** \brief Add ground truth data. * \param[in] ground_truth the input ground truth data */ virtual void addGroundTruth (const PointCloudPtr &ground_truth); /** \brief Add computed data. * \param[in] computed_data the input computed data */ virtual void addComputedData (const PointCloudPtr &computed_data); /** \brief Compute the precision-recall curve for the given data. * \param[out] precision_recall_curve the output precision-recall curve */ virtual void compute (std::vector<std::pair<float, float> > &precision_recall_curve); /** \brief Reset the internal counters. */ virtual void reset (); protected: /** \brief The number of true positives. */ unsigned int tp_; /** \brief The number of false positives. */ unsigned int fp_; /** \brief The number of true negatives. */ unsigned int tn_; /** \brief The number of false negatives. */ unsigned int fn_; }; /** \brief Compute the confusion matrix. * \param[in] ground_truth the input ground truth data * \param[in] computed_data the input computed data * \param[out] confusion the output confusion matrix */ void confusionMatrix (const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::ConstPtr &ground_truth, const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGBA>::ConstPtr &computed_data, std::map<std::string, unsigned int> &confusion); } } #include <pcl/evaluation/impl/precision_recall.hpp> #endif // PCL_EVALUATION_PRECISION_RECALL_H_ ``` 其中，PrecisionRecallCurve 类提供了计算精度-召回率曲线的接口，addGroundTruth 和 addComputedData 函数用于添加实际标签和预测标签数据，compute 函数用于计算精度-召回率曲线，reset 函数用于重置内部计数器。confusionMatrix 函数用于计算混淆矩阵。
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