True Positive，True Negative，False Positive and False Negative

最新推荐文章于 2025-05-31 11:13:17 发布
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分类专栏： 机器视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xywlpo/article/details/6439039
本文详细解释了目标检测中四个核心概念：True Positive（真阳性）、True Negative（真阴性）、False Positive（假阳性/误报）和False Negative（假阴性/漏报），帮助读者理解这些术语在算法评估中的含义。

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

在做基于视觉的目标检测的过程中，这四个概念总也记不住，每次都要上网现查一下，干脆现在就放在这里，免得每次找的都很麻烦。

表示分类正确：

  • True Positive：本来是正样例，分类成正样例。
  • True Negative：本来是负样例，分类成负样例。

表示分类错误：

  • False Positive ：本来是负样例，分类成正样例，通常叫误报。
  • False Negative：本来是正样例，分类成负样例，通常叫漏报。
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...
[机器学习]False Positive和False Negative
刘好念的博客
07-02 1054
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。
[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 Positive & True/False Negative (真/假阳性, 真/假阴性)
张同光 (Tongguang Zhang)：Hello everyone !
01-24 2367
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....
机器学习入门教学——真阳性、假阳性、真阴性、假阴性
最新发布
计算机硕士的博客
05-31 467
机器学习入门教学——真阳性、假阳性、真阴性、假阴性。
机器学习中 True Positives（真正例TP）、False Positives（假正例FP）、True Negatives（真负例TN）和 False Negatives（假负例FN）指什么
Dontla的博客
11-05 2万+
True、False正确检测还是错误检测（相对于阈值而言） Positive、Negative指画没画框 所以： True Positives（真正例TP）是指正确检测，画出框并且交并比大于阈值的 False Positives（假正例FP）是指错误检测，画出框并且交并比小于阈值的 True Negatives（真负例TN）是指正确检测出不是我们要的目标，没画框 False Negatives（假...
true positive false positive true negative false negative差别
ytfhjhv的博客
11-04 2518
分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.youkuaiyun.com/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！                考虑一个二分问题，即将
准确率（accuracy）、召唤率(recall)和精确率（precision）、False Positive、True Positive、False Negative True Negativ的关系
friend_c的博客
12-22 2353
False Negative True Negative False Positive True Positive Recall Precision Accuracy准确率召回率精确率
混淆矩阵中的True Positive、False Negative、False Positive和True Negative的数量为62314、25169、2583、3928准确率和召回率、F1值是多少
05-10
首先，我们需要计算准确率、召回率和 F1 值： 准确率（Accuracy）= (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) = (62314 + 3928) / (62314 + 25169 + 2583 + 3928) ≈ 0.7 召回率（Recall）= TP / (TP + FN) = 62314 / ...
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,
将样本根据其实际类别与预测结果的组合分为真正类（True Positive，TP）、假正类（False Positive，FP）、真反类（True Negative，TN）、假反类（False Negative，FN）四种情况。
05-16
其中，真正类（True Positive，TP）指实际为正样本，模型预测为正样本；假正类（False Positive，FP）指实际为负样本，模型预测为正样本；真反类（True Negative，TN）指实际为负样本，模型预测为负样本；假反类...
True Positive, True Negative, False Positive, False Negative概念区分
u011238634的专栏
07-22 1万+
详见下表 True positive-——-预测正确，且为正面； True negative——-预测正确，且为负面； False positive——-预测错误，预测为正面；（错误地预测为正面） False negative—---预测错误，预测为负面；（错误地预测为负面）
【机器学习理论】True Positive, True Negative, False Positive, False Negative概念
小明2766的博客
06-10 3381
True Positive, True Negative, False Positive, False Negative概念1前面的True/False表示“对了没”，后面的positive/negative表示“预测的值”。Precision（准确率）针对预测为1（predicted值为1的行），预测正确的比率；True positive / (True positive + False positive)Recall（召回率）针对实际为1（actual值为1的列），预测正确的比率；True positi
true-positive，false-positive，true-negative，false-negative差别
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cnbird's blog
09-03 2万+
考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。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 negative）,正类被预测成负类则为假负类（false n
True Positive, True Negative, False Positive an...
weixin_34293902的博客
04-18 250
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
【true positive，false positive，true negative，false negative】的几个解释 ||| ROC Curve and AUC
Houchaoqun_XMU的博客
12-21 5130
前言：TP：True positiveFP：False positiveTN：True negativeFN：False  negative（从下文【解释1】中整理而来的图解）上述四个名词广泛应用于各种领域。召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（AP），交除并（IoU）是【object detection】领域的几个性能的衡量指标，其中 AP 取决于 Recall an...
True (False) Positives (Negatives) 相关概念
无线通信实验室
06-16 1万+
一、True (False) Positives (Negatives) 名词基本解释与举例 TP —— True Positive （真正, TP）是指某（些）个正样本被预测判定为正；此种情况可以称作判断为真的正确情况【correctly identified】 TN —— True Negative（真负 , TN）是指某（些）个负样本被预测判定为负；此种情况可以称作判断为假的正确情况
# 如何记忆false positive, true positive, false negative, true negative?
Chenglin(Ben) Yu's Miracle
07-11 2166
如何记忆false positie,true positive, false negative, true negative? 一直对这4个概念忘了记，记了忘。终于找到了属于我的一套记忆方法。 首先这4个概念用于二分类问题。分类的对象可以看成是元素。 元素会满足一定的性质，我们将这个性质叫做条件，条件存在positive和negative之分。 在分类问题中，我们将我们所希望入选结果集的元素具有的...
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