True(False) Positives (Negatives) 的含义

最新推荐文章于 2024-07-02 09:17:01 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习
本文详细解释了模型评估中常用的几个核心指标，包括真正例（TP）、真负例（TN）、假正例（FP）、假负例（FN）及其衍生指标如真正率（TPR）、真负率（TNR）、假正率（FPR）和假负率（FNR）。通过这些指标可以帮助我们更好地理解模型的预测性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

出处：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/

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 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



准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
chase
08-24 4万+
准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
看懂论文的机器学习基本知识（三）--假正例、假负例、ROC曲线
TRTK
12-28 1万+
假正例（False Positive）：预测为1，实际为0的样本 假负例（False Negative）:预测为0，实际为1的样本 实际预测中，那些真正例（True Positive）和真负例（True Negative）都不会造成损失（cost）。 那么，我们假设一个假正例的损失是LFP，一个假负例的损失是LFN。 我们可以得到一个损失矩阵：
真正率-真负率
dataningwei的博客
12-23 8638
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 /
真假正负例、混淆矩阵、ROC曲线、召回率、准确率、F值、AP
William Zhao's notes
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一、假正例和假负例 假正例（False Positive）：预测为1，实际为0的样本 假负例（False Negative）:预测为0，实际为1的样本 实际预测中，那些真正例（True Positive）和真负例（True Negative）都不会造成损失（cost）。 那么，我们假设一个假正例的损失是LFP，一个假负例的损失是LFN。 我们可以得
【转】基本概念：过拟合、修剪、假正、假负
weixin_30872671的博客
10-06 121
通常会把整个训练集分成两个部分：拿数据的约60-80%放入我们的训练集，用来生成模型；然后拿剩下的数据放入一个测试集，在模型生成后，立即用其来测试我们模型的准确性。 那么这个额外的步骤为什么在此模型中如此重要呢？这个问题就是所谓的过拟合：如果我们提供过多数据用于模型创建，我们的模型虽然会被完美创建，但只针对的是该数据。请记住：我们想使用此模型来预测未来的未知数；我们不是...
真正/假正/假负/真负的吧啦吧啦……（各种介绍中的准确率、精确率、召回率、敏感性、特异性……
aqin1012的博客
02-08 1091
最近总是碰到各种各样的比值、、总结一下自己的理解吧，欢迎大家批评指正~~~ 前提（列个表先。。。） 这张表能解决掉大部分问题（机智如我……^ ^） 还是再啰嗦介绍下—— 准确率（Accurancy） 预测对的样本占样本总数的比例 准确率 = 预测情况与真实情况一致的样本个数 / 样本总数 Accurancy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)Accurancy = ( TP + TN ) ...
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...
True Negatives: 30163 False Positives: 0 False Negatives: 4147 True Positives: 0 解释一下
05-25
在这个混淆矩阵中，模型预测的结果中只有负样本（0），因此 True Positives 和 False Positives 的数量都为 0。而模型正确地将负样本判断为负样本的数量（True Negatives）为 30163，模型错误地将正样本判断为负样本...
，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。
最新发布
04-03
\text{Recall} = \frac{\text{True Positives (TP)}}{\text{True Positives (TP)} + \text{False Negatives (FN)}} \] 其中： - **True Positives (TP)** 是指被模型正确预测为正类的实际正类样本数[^1]。 - **...
[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。
True(False) Positives (Negatives), 召回率和精度定义
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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
理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
m0_45373271的博客
08-20 1718
这里写目录标题1. ROC（接受者操作特征曲线）2.AUC曲线下面积（Area Under Curve）3.ROC/AUC 的 Python 实现 P,R,F1值的介绍 真正率（TPR） = 灵敏度 = TP/(TP+FN) 假正率（FPR） = 1- 特异度 = FP/(FP+TN) 下面是真正率和假正率的示意，我们发现 TPR 和 FPR 分别是基于实际表现 1 和 0 出发的，也就是说它们分别在实际的正样本和负样本中来观察相关概率问题。 **正因为如此，所以无论样本是否平衡，都不会被影响。**还是拿之
模型评估——ROC曲线与AUC计算（真正率假正率）
Wxxx744的博客
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评估方法： 在学习得到的模型投放使用之前，通常需要对其进行性能 评估。为此， 需使用一个“测试集”（testing set）来测试 模型对新样本的泛化能力，然后以测试集上的“测试误差 ”（testing error）作为泛化误差的近似。 我们假设测试集是从样本真实分布中独立采样获得，所以 测试集要和训练集中的样本尽量互斥。 给定一个已知的数据集，将数据集拆分成训练集S和测试集 T，通常的做法包括留出法、交叉验证法、自助法。 评估指标： 要评估模型的好坏光有评估方法还不行，还得确定评估指标。 所谓评估指标就是
一文理清楚，准确率，精度，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC
weixin_44467105的博客
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一.混淆矩阵 如上图为一个混淆矩阵， 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； 相对应的， True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵...
看懂YOLOv7混淆矩阵的含义，正确计算召回率、精确率、误检率、漏检率
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【代码】看懂YOLOv7混淆矩阵的含义，正确计算召回率、精确率、误检率、漏检率。
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摘要： 不用千字，带您透析混淆矩阵。 混淆矩阵（confusion matrix）衡量的是一个分类器分类的准确程度。理解其概念本身容易理解，但一些特定术语易被混淆。 混淆矩阵适用于包含多个分类器的问题，本文为了让读者理解更加容易，以二元分类的混淆矩阵为例进行讲解。 观察混淆矩阵，可得如下结论： 示例是一个二元分类问题，产生两种可能...
ROC/AUC、精准率、召回率、真正率，假正率等指标含义，学习笔记
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1. 混淆矩阵 对于二分类模型，预测值与真实值的组合情况，行成了混淆矩阵。 第一个字母表示是否预测正确（T/F），第二个表示预测为 P/1 还是 N/0。 2. 准确率 预测正确的结果占总样本的百分比，准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 样本不平衡时，该指标失效。 3. 精准率 Precision，也即查准率，在所有被预测为正的样本中实际为正样本的概率，精准率=TP/(TP+FP) 4. 召回率 Recall，也即查全率，在实际为正的样本中被预测为正样本的概率，查全率=TP/(TP+FN)
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