通俗理解TP、FP、TN、FN

已于 2023-11-03 09:30:29 修改
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于 2023-09-19 16:50:42 首次发布
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文章讨论了在70条测试数据中，模型的预测结果与实际标签的对比，包括TP（真正例）、FP（假正例）、TN（真负例）和FN（假负例），并计算了准确率、查准率、查全率和F1分数。

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性能指标计算

当前有测试数据70条。其中正样本（1）44条，负样本（0）26条。 其中有10条负样本预测为正样本，有32条正样本预测为负样本，请计算混淆矩阵

TP（真正例）：实际标签为1，模型预测为1的数量。
FP（假正例）：实际标签为0，但模型预测为1的数量。
TN（真负例）：实际标签为0，模型预测为0的数量。
FN（假负例）：实际标签为1，但模型预测为0的数量。

TP 12
FP 10
TN 16
FN 32

准确率（Accuracy）：(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) = (12 + 16) / (12 + 16 + 10 + 32) = 28 / 70 ≈ 0.4
精确度（查准率）（Precision）：TP / (TP + FP) = 12 / (12 + 10) = 0.5455 (约为0.55)
召回率（查全率）（Recall）：TP / (TP + FN) = 12 / (12 + 32) = 0.2727 (约为0.27)
F1分数（F1-Score）：2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) = 2 * (0.5455 * 0.2727) / (0.5455 + 0.2727) ≈ 0.3636 (约为0.36)

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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。
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这四个值所代表的意义应该是做模式分类需要知道的基本知识了。以前是用的时候用一次查一次，但好像每次理解都不是特别到位。现在觉得真正理解了很有必要，就认真记录一下，帮助理解。 我们先从最简单的二分类说起： 假设我们现在有两类，一个正类，一个负类。对于每一个样本，有两个标签。一个是真正所属类别的标签，另一个是我们通过训练测试所赋予它的标签。后者是否与前者一致就成为了我们评价分类器表现好坏的一个标准。
深度学习 | 如何理解混淆矩阵中的TP,FN,FP,TN【看这一篇就够了】
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有的小伙伴可能会说，可是我看完了上面的解释，我还是不太明白，还是会混淆FP和FN两者的概念，怎么办啊？不要怕，这里以新冠核酸检测为例，可以清晰、简单、快速的区分FP和FN，大家在疫情期间，应该都做过核酸吧。FP：可以理解为，错误地将人的核酸检测成了阳性，也就是说实际上他没有感染，但说他感染新冠了，也就是误检FN：可以理解为，错误地将人的核酸检测成了阴性，也就是说实际上他感染了，但没检测出来，也就是漏检。
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如何通俗理解准确率、精确率、召回率、F1score、AUC、ROC
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本文我会用最通俗的语言帮助大家快速理解并记住准确率、精确率、召回率、F1score，AUC、ROC以及特异度。这些指标其实乍一看能知道都是什么，但是一用起来记不住定义。
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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！
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TP、TN、FP、FN的四个概念全是形容模型预测结果的。TP代表模型预测正确的正例样本数量。TN代表模型预测正确的负例样本数量。FP代表模型预测错误的正例样本数量。FN代表模型预测错误的负例样本数量。
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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。
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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。
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