True(False) Positives (Negatives), 召回率和精度定义

最新推荐文章于 2025-07-09 16:30:17 发布
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这篇博客介绍了在模型预测中True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), 和 False Negative (FN)的概念。同时，详细解释了真正率(TPR/sensitivity), 真负率(TNR/specificity), 假正率(FPR)和假负率(FNR)的计算方法，并提到了在文档检索中召回率和精度的定义，强调了相关文档(A)、未检索到的相关文档(C)以及误检的不相关文档(B)和(D)的重要性。" 130232601,14744867,WPS JS宏实现表格智能操作,"['WPS', 'javascript', '开发语言', 'excel', '自动化']

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True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；

True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；

False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；

False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；

True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵敏度（sensitivity） 
   TPR = TP /（TP + FN） 
   正样本预测结果数 / 正样本实际数

True Negative Rate（真负率 , TNR）或特指度（specificity） 
   TNR = TN /（TN + FP） 
   负样本预测结果数 / 负样本实际数 

False Positive Rate （假正率, FPR） 
   FPR = FP /（FP + TN） 
   被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数 

False Negative Rate（假负率 , FNR） 
   FNR = FN /（TP + FN） 
   被预测为负的正样本结果数 / 正样本实际数

召回率和精度：

－ 系统检索到的相关文档（Ａ）

       － 系统检索到的不相关文档（Ｂ）

       －

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False Positive 和 False Negative
3D Matrix
06-01 1万+
False Positive 和 False Negative 在统计学中，总是会对现实的现象进行模拟建模，然后进行预测，然后将预测结果与现实中的观察结果(真实结果)进行比较，由于预测并不一定是百分百的正确，总会出现一些偏差，比如真实结果是正确的，然而预测却是错误的，这是False Positive，这也成为误报;也有可能出现真实结果是错误的，然后预测却是正确的，这是False Negative,
理解 假阳性（false positive）和假阴性(false negative）概念
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weixin_43614795的博客
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2018-11-22：理解假阳性（false positive）和假阴性(false negative）这两个概念假阴性false negative和假阳性false positive概念理解举个例子解法（1）：列数字讲道理法解法（2）：画树状图法，简称画图法哈哈哈解法（3）：贝叶斯公式（Bayes大法好） 假阴性false negative和假阳性false positive 概念理解 当你真的...
机器学习中acc精度和召回的区别和优劣
最新发布
强化学习曾小健
07-09 906
是评估模型性能的两个重要指标，但它们的定义和适用场景有所不同。下面详细说明两者的区别、优缺点及适用场景。F1-Score 在样本不平衡时尤为有效，适合需要综合考虑精确率与召回率的场景。的关系，AUC（曲线下的面积）则衡量模型的整体分类能力。在实际应用中，可以根据任务需求选择适合的指标，或者结合。正类样本的预测，表示模型有多大能力捕获所有的正类。机器学习中acc精度和召回的区别和优劣。所有正类样本的情况下（如疾病诊断。正类样本的覆盖能力（漏报率低）等更全面的指标进行评估。是一个合理的评估指标。
false positive 与 false negative
风月之夕的博客
07-20 3033
false positive false negative recall rate precision rate
False Positive和False Negative
xiaoxixi1918的专栏
01-10 1017
False positive和False negative这两个词广泛出现在模式识别领域，是什么意思呢？我们来分析一下。 一般译为“误报”和“漏报”，在人脸检测或者物体检测中，误报是指不是人脸而检测为人脸，而漏报则是指示人脸而没有检测出来。
什么是False Positive和False Negative
weixin_33724046的博客
04-24 1527
False positive和False negative这两个词广泛出现在各种领域，就计算机领域来说，通常出现在与安全有关的技术资料中，是什么意思呢？我们来分析一下。 首先，两个词的共有部分是False，假的，拿流行话来说叫不靠谱。那后面的词是什么意思呢？ Positive的中文意思是“确实的；积极的，肯定的；正的，阳性的”，我们暂时用阳性这个词好了。这个词...
来自 2 个矩阵的 True Positives、False Positives、True Negatives、False Negatives：返回 TP、FP、TN、FN 给定 2 个用 1 和 0 填充的矩阵-matlab开发
06-01
- 这个简单的函数接受 2 个由 1 和 0 填充的大小相等的矩阵，并返回真阳性、假阳性、真阴性、假阴性的数量，以便计算精度和召回率- 第一个矩阵是真正的矩阵- 第二个矩阵是从使用的算法填充的- 基于二进制分类返回...
分类：准确率、召回率、精确率和相关指标.pdf
05-14
在二分类问题中，混淆矩阵包含四个部分：真正例（True Positives，TP）、假正例（False Positives，FP）、真负例（True Negatives，TN）和假负例（False Negatives，FN）。混淆矩阵不仅有助于计算准确率、召回率和...
精确率召回率，精度和平均精度
04-26
### 精确率、召回率、精度和平均精度的定义及计算方法 #### 精确率（Precision） 精确率是指在所有被模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。其公式如下： \[ \text{Precision} = \frac{\text{True Positives ...
，TP）/ 实际正确的答案数（True Positives + False Negatives，TP + FN）。示例：假设总共有8个正确答案，而问答系统只预测出了3个正确答案，那么召回率 = 3 / 8 = 0.375。
04-03
### 召回率的定义与计算 召回率（Recall），也被称为真正类比率（True Positive Rate, TPR）或敏感度（Sensitivity），用于衡量模型能够正确识别出多少正例的能力。其公式如下： \[ \text{Recall} = \frac{\text{...
[机器学习]False Positive和False Negative
刘好念的博客
07-02 1037
本文介绍了机器学习中对于模型精度的描述，包括 True Positive, True Negative, False Positive 和 False Negative。
TP Rate ,FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, ROC Area,
weixin_33717298的博客
04-19 1726
TP Rate ,FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, ROC Area, https://www.zhihu.com/question/30643044   T/F表示 true/false  表示预测的是不是对的 P/N表示 positive/negative  表示实际数据是正样本还是负样本 P/N表示 positive/negative  表示...
True/False Positive & True/False Negative (真/假阳性, 真/假阴性)
张同光 (Tongguang Zhang)：Hello everyone !
01-24 2365
真阳性 (True Positive) - 本身是对的，你当成对的了假阳性 (False Positive) - 本身是错的，你当成对的了真阴性 (True Negative) - 本身是错的，你当成错的了假阴性 (False Negative) - 本身是对的，你当成错的了---------------------------------------------------http://www....
浅析True Positives 、True Negatives、False Negatives、False Positive以及召回率和精度
天道十二的博客
09-19 1万+
先来解释下面四个的意思： True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本； True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ； False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本； False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本； 真正率：True Positive Rate（TPR）也称为灵敏度（Sen...
True(False) Positives (Negatives) 的含义和翻译
xiaoer
07-09 535
True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率 True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本；可以称作判断为假的正确率 False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；可以称作误报率 False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；可以称作漏报率 True Positive Ra...
[zz]True positives (TP), true negatives (TN), false positives (FP), and false negatives (FN)
weixin_30698297的博客
02-23 382
http://www.gepsoft.com/Gepsoft/APS3KB/Chapter09/Section2/SS03.htm True positives (TP), true negatives (TN), false positives (FP), and false negatives (FN), are the four different po...
True(False) Positives (Negatives) 的理解记忆
u013766416的专栏
12-05 1476
一、True(False) Positives (Negatives) 的理解 Positives：observation 为 正样本； Negatives：observation 为 负样本； True：事实 与 observation 相符； False：事实 与 observation 不符； 归根结底是我们如何定义 正样本（Positives），一定要结合具体的实际。一般来讲，模型要做的事情就是正样本。 二、举例 现在我们有一个静态分析器，和一堆程序。静态分析器旨在检测出...
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