机器学习中关于TP,TN,FP,FN的理解

已于 2022-09-30 07:34:56 修改
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文章标签： 机器学习 人工智能 青少年编程
于 2022-09-30 07:33:07 首次发布
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本文探讨了预测模型的性能评估，重点在于理解真正例(TP)、假正例(FP)、真负例(TN)和假负例(FN)的概念，以及它们如何影响预测的准确性和可靠性。通过实例分析，阐述了这些指标在实际应用中的作用和重要性。

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T/F---＞预测值和实际值是否相同

P/N---＞预测结果的正负

那么，

TP---＞预测结果是正，实际也是正

TN---＞预测结果是负，实际也是负

FP---＞预测结果是正，实际是负

FN---＞预测结果是负，实际为正

 

【模型评估】混淆矩阵（confusion_matrix）之 TP、FP、TN、FN；敏感度、特异度、准确率、精确率
钱多多先森
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对基于固定阈值的混淆矩阵进行了详尽的介绍和代码展示，包括依次引申出来的各个评价指标
【机器学习基础】TP,TN,FP,FN,Precision，Recall，PR曲线，AP，MAP，TPR，FPR,ROC曲线，AUC值等的解释
gbz3300255的博客
06-23 1万+
PR曲线计算方式：通过置信度就可以对所有样本进行排序，再逐个样本的选择阈值，在该样本之前的都属于正例，该样本之后的都属于负例。每一个样本作为划分阈值时，都可以计算对应的precision和recall，那么就可以以此绘制曲线 参考文献1：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41994006/article/details/81051150 参考文献2：https://blog.youkuaiyun.com/b876144622/article/details/80009867 ...
“深入理解机器学习性能评估指标：TP、TN、FP、FN、精确率、召回率、准确率、F1-score和mAP”
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通俗来说，准确率回答了“模型总的预测有多准”的问题；召回率回答了“模型对正例的识别能力有多强”的问题；mAP则是用于复杂任务的一个更为全面的评估指标；而F1-score则是尝试将精确率和召回率结合起来，给我们一个更为综合的评估结果。这些指标可以帮助我们更全面地了解模型的性能，从而选择或优化模型。TP：模型说“这个人有病”，实际上这个人也真的有病。TN：模型说“这个人没病”，实际上这个人也确实没病。FP：模型误诊了健康人为病人。FN：模型漏诊了真正的病人。精确率：模型说“有病”的人中，真正有病的比例。
说一说机器学习中TP、TN 、FP 、FN
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TP—— 预测为 P 正例 , 预测对了， 则 正 —>FP—— 预测为 P 正例 , 预测错了， 则 负 —>T P—— 预测为 P （正例） , 预测对了， 则。F P—— 预测为 P （正例） , 预测错了， 则。T N—— 预测为 N （负例） , 预测对了， 则。F N—— 预测为 N （负例） , 预测错了， 则。TP—— 预测为 P 正例 , 预测对了， 则。FN—— 预测为 N 负例 , 预测错了， 则。：正 —> 正，正例预测为正例。：正，正例预测为正例。
【机器学习】【深入浅出】混淆矩阵全解析：搞懂 TP、FP、TN、FN 与分类模型评估
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本文以通俗易懂、幽默风趣的方式详细解析了混淆矩阵的定义、计算方法和实际作用。从二分类的四个核心指标——真正例（TP）、假阳性（FP）、真负例（TN）、假阴性（FN）出发，本文讲解了如何利用混淆矩阵评估模型性能，并进一步衍生出准确率、精确率、召回率和 F1-score 等关键指标。文章还通过医疗诊断等案例，展示了混淆矩阵如何帮助我们区分漏诊与误诊，并给出记忆技巧，助你快速掌握 TFPN 概念。喜欢本文的朋友请点赞、收藏、转发和关注我的博客，共同探索数据科学的魅力！
TP/FN/FP/TN(符号含义)与confusion matrix
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03-16 3346
TP(True Positive)：将正类预测为正类（的数目），真实为0，预测也为0; FN(False Negative)：将正类预测为负类（的数目），真实为0，预测为1; FP(False Positive)：将负类预测为正类（的数目）， 真实为1，预测为0; TN(True Negative)：将负类预测为负类（的数目），真实为1，预测也为1。 假设有一个用来对猫（cats）、狗（d...
模型评估时TP、FP、FN、TN之间的具体关系
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09-12 2773
这些元素可以用来计算各种分类模型的性能指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值等。TP、FP、FN、TN是混淆矩阵（Confusion Matrix）中的四个元素，用于评估分类模型的性能，特别是在二分类问题中。TP、FP、FN、TN的含义和重要性在评估分类模型性能时是非常关键的，它们提供了对模型在不同方面的分类结果表现的详细信息。：表示模型将负例错误地预测为正例的数量。：表示模型将负例正确地预测为负例的数量。即模型正确地将真实的负例判断为负例。
通俗理解TP、FP、TN、FN
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Recall表征的是预测正确的正样本的覆盖率，查全率等于预测正确的正样本数量/所有正样本的总和，TP+FN实际就是Ground Truth的数量。Precision表征的是预测正确的正样本的准确度，查准率等于预测正确的正样本数量/所有预测为正样本数量。TN：True Negative，分类器预测结果为负样本，实际为负样本，即负样本被正确识别的数量。FP+TN：真实负样本的总和，负样本被误识别为正样本数量+正确分类的负样本数量。TP+TN：正确分类的样本总和，正确分类的正样本数量+正确分类的负样本数量。
分类精度评价中的TP、TN、FP、FN的理解
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将样本分为正样本（positive）和负样本(negative)。，用来判断检测框是否为正样本的一个标准。通过与阈值比较来判断是正样本还是负样本。：分类器识别结果错误，分类器认为该样本是正样本；所以实际上该样本是负样本；：分类器识别结果错误，分类器认为该样本是负样本；所以实际上该样本是正样本；，P表示分类器判定为正样本，N表示分类器判定为负样本。：分类器识别正确，分类器认为该样本为正样本；：分类器识别正确，分类器认为该样本为负样本；TP+FP是分类器判定为正样本的总数量。TP、TN、FP、FN中。
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真正例 (True Positive, TP)模型正确地将正类（例如，某种疾病存在）预测为正类的实例数量。假正例 (False Positive, FP)模型错误地将负类（例如，某种疾病不存在）预测为正类的实例数量。这通常被称为“误报”。真负例 (True Negative, TN)模型正确地将负类预测为负类的实例数量。假负例 (False Negative, FN)模型错误地将正类预测为负类的实例数量。这通常被称为“漏报”。真正例和真负例反映了模型的正确预测能力。假正例和假负例。
机器学习考试算法例题.pptx
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关于常见机器学习算法例题的解答如ID3决策树、C4.5决策树、感知器、bp神经网络、朴素贝叶斯分类、支持向量机、k-means
TP、FN、TN、TP详解
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每次遇到TP、FN、TN、TP都晕头，这一次好好认认真真总结下，大家可以收藏下，随时查看 P、N 代表检测到的样本状态，T、F代表检测是否有误，以FP为例，FP表示样本被检测为正样本，但检测是错误，因此该样本实际是负样本，FP是指把负样本错检测成正样本了（这里简写为“实负测正”） 1、假阳率：False Positive Rate = 实负测正/ 实负 = FP/ (FP + TN) 2、假阴率：False Negative Rate = 实正测负/ 实正 = FN/ (TP+ FN) ...
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什么是TP、TN、FP以及FN
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from: http://blog.chinaunix.net/uid-446337-id-94448.html 对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True positive）,正类被预测
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一文详解人工智能分类方面的KPI评价标准：混淆矩阵、TP、FP、FN、TN、P-R曲线图、ROC曲线图
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