TP | FP | TN | FN

最新推荐文章于 2025-04-23 20:29:15 发布

Ludicrouers

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文章标签： python 机器学习人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42672331/article/details/134788652

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本文解释了机器学习中TruePositive(TP)、FalsePositive(FP)、TrueNegative(TN)和FalseNegative(FN)的基本概念，强调了这些术语在分类器预测中的重要性，帮助读者理解分类器判断的准确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

小小的记录一下四者含义，看论文的时候总是迷糊

基本概念：（原链接写的更加清晰）

TP：True Positive，分类器预测结果为正样本，实际也为正样本，即正样本被正确识别的数量。

FP：False Positive，分类器预测结果为正样本，实际为负样本，即误报的负样本数量。

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。

FN：False Negative，分类器预测结果为负样本，实际为正样本，即漏报的正样本数量。

第一位是分类器预测是否正确，第二位表示分类器预测结果，这样记忆就很方便啦！

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