准确率precision 召回率recall tp tn fp fn

最新推荐文章于 2024-10-31 11:42:56 发布
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本文解释了机器学习评估指标中真阳性（TP）和假阳性（FP）的概念，并介绍了如何通过这些概念来计算准确率和召回率。对于理解模型预测的准确性至关重要。
T/F表示 true/false  表示预测的是不是对的
P/N表示 positive/negative  表示预测的结果是1还是0

TP: 预测为1， 实际为1，预测正确
FP: 预测为1， 实际为0，预测错误
TN: 预测为0，实际为0，预测正确
FN: 预测为0， 实际为1，预测错误
准确率precision： TP/ (TP+FP)
召回率recall： TP/ (TP +FN)
girafffeee
关注
【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
06-08 9805
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
万字长文精解目标检测中的TP、FP、FN、TN、Precision、Recall 、 F1 Score、AP、mAP与AR 。附代码实现。
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-16 8107
mAP（Mean Average Precision）是用于评估对象检测和信息检索系统性能的重要指标。它综合考虑了检测结果的精确度（Precision）和召回率（Recall），提供了一个整体的性能评价。你是否见过下面的表格？这是COCO版本的mAP（即平均精度，他们简称之为AP）。但这个指标到底代表什么呢？这些符号又都代表什么含义呢？在本文中，我们将详细讲解所有必要的理论知识，不仅帮助你解读表格中的数据，还能让你理解采用这种复杂指标的必要性。
TP，TN，FP，FN
weixin_33971977的博客
01-03 366
一张图搞定~~~ 【转】https://blog.youkuaiyun.com/u011956147/article/details/78967145 转载于:https://www.cnblogs.com/TreeDream/p/10214427.html
TP, FP, TN, FN
jikuibu
02-17 844
 
通俗理解TP、FP、TN、FN
胭脂草的ABC博客
03-06 2177
虽然学了很多遍，但还是经常弄混这几个概念。实在是太绕了，真真假假，假假真真。归根到底，其实是没有正确理解两个标志位的含义。
TP、FP、TN、FN傻傻分不清楚
y4ung
05-01 2866
我在计算Precision、Recall和F1的时候，总觉得TP、FP、TN、FN傻傻分不清楚的。（好像计算这三个指标的时候不需要TN… 这四个情况的含义如下： TP — True Positive，实际上是正，预测为正。在抽取的任务中，就是预测出了这个span，实际上也有这个span FP — False Positive，实际上是负，预测为正。在抽取的任务中，就是预测出了这个span，实际上没有这个span TN — True Negative，实际上是负，预测为负。在抽取的任务中，就是没预测出这个s
TP、FN、FP、TN、准确率、召回率、F1
羊老羊
09-07 2766
助记：TP、FN、FP、TN 主讲：精确率 召回率
“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”
halo的博客
11-06 1万+
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。
计算机视觉————精确率，召回率，准确率，TP，FN，FP，FN
JACKSONMHLK的博客
07-05 2145
以一个例子入手，我们写了一个模型去预测样本是否为男性。 假设，有100个样本，其中有5个样本是男性，有95个样本是女性。 我们用系统对这100个样本进行预测，预测结果正确97个，错误3个。一共预测有4个男性，其中正确预测的有3个 准确率 准确率，即是在所有样本的预测结果中，预测正确的概率。97 / 100 = 97% 精确率 精确率，是针对于我们要预测的结果，我们的例子是要预测男性，所以针对是的样本中预测是男性的结果，一共预测了4个男性，其中正确的有3个。3 / 4 = 75% 召回...
TP FP TN FN
lwq1026的博客
11-02 1350
转自： 作者：Charles Xiao 链接：https://www.zhihu.com/question/19645541/answer/91694636 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 纠正下，精确率(precision)和准确率(accuracy)是不一样的，题主问的应该是精确率与召回率之间的差别。 一
TP, TN, FP FN
skyfengye的博客
04-23 8004
表示分类正确：True Positive(TP)：本来是正样例，分类成正样例。True Negative(TN)：本来是负样例，分类成负样例。表示分类错误：False Positive (FP)：本来是负样例，分类成正样例，通常叫误报。False Negative(FN)：本来是正样例，分类成负样例，通常叫漏报。 score值 即各个样本属于正例的概率 Dice Similarity Co...
一文搞懂机器学习准确率(Accuracy)、精确率(Pecision)、召回率(Recall)以及TP、FP、TN、FN
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Lucky_Alan_Gareth的博客
09-13 1万+
刚开始学机器学习尤其是计算机视觉的同学一定会接触到精确率(Pecision)和召回率(Recall)这两个词，看了公式还是一脸懵逼，今天就来通俗易懂的解释一下这两个关键的指标！ 这两个指标核心实质可以总结为： 提升精确率是为了不错报、提升召回率是为了不漏报 首先要了解一下TP、FP、TN、FN的基本概念 一、四个概念定义：TP、FP、TN、FN TP：（True Positive） 做出Positive的判定，而且判定是正确的 FP：（False Positive）做出Positive的判定，但
Detection：目标检测常用评价指标的学习总结（IoU、TP、FP、TN、FN、Precision、Recall、F1-score、P-R曲线、AP、mAP、 ROC曲线、TPR、FPR和AUC）
目前涉及领域：目标检测，语义分割以及数字图像处理
11-08 1万+
1. 第一部分介绍IoU这个指标的含义和计算方法。 2. 第二部分介绍TP、FP、TN、FN这四个指标的含义，以及在目标检测中的使用方法。 3. 第三部分介绍Accuracy、Precision、Recall、F1-score这四个指标的含义，以及在单类别和多类别下的计算方法。 4. 第四部分介绍P-R曲线、AP和mAP这个三个指标的含义和计算方法。 5. 第五部分介绍ROC曲线和AUC这个两指标的含义和计算方法。 6. 最后还最后还附上了yolov5计算指标代码的部分解释，并举例说明。详情参见附录。
论文中的FN FP TN TP
JANESTAR的专栏
10-29 6723
【转】FN,FP, TN, TP等 转自http://hi.baidu.com/penghouwen/item/5615d9ac379254a229ce9db5   首先这几个术语会高频率得出现在论文的实验部分，它是对实验结果的描述，首先我想先解释这几个缩写的含义： precesion：查准率，即在检索后返回的结果中，真正正确的个数占整个结果的比例。 recall：查全率，即在检索结
【一文看懂】深度学习中常用的各项评价指标含义TP、FP、TN、FN、Accuracy、Recall、F1、IoU、mIoU
qq_27816785的博客
06-26 1万+
无论是对于图像领域的分类、分割问题，亦或点云领域的物体分类、场景分割，在评价一个模型的好坏时，经常涉及TP、FP、TN、FN、IoU、Accuracy。。。等指标进行衡量，那么这些指标是什么意思呢？我请到了鸭子先生、猴子客人和熊猫管家来给大家亲身示范一下。咦！发现10个可爱的小动物，可是我们不知道是什么动物，要不用深度学习分一下类吧？ 这个时候我们直接掏出训练好的，把这些小动物丢进去，一番等待之后，我们有了以下的预测结果： 很明显，模型并没有非常完美的完成任务。但是如何评价它呢？对某一来讲：T = tru
基础概念——TP、FP、TN、FN、IOU、PR、AP、Interpolated AP、AUC、mAP
jindaxiaoooo的博客
03-11 7297
TP、FP、TN、FN 都是站在预测的立场看的： TP：预测为正是正确的 FP：预测为正是错误的 TN：预测为负是正确的 FN：预测为负是错误的 准确率(accuracy),精确率(Precision)和召回率(Recall) 准确度：分类器正确分类的样本数与总样本数之比 （TP+TN）/ (TP+TN+FP+FN) 精确度：所有被预测为正样本的样本中预测对的比例 (TP) / (TP+NP) 召回率：被正确预测的正样本占所有正样本的比例 （TP）/ (TP+FN) ...
TP、TN、FP、FN
sslfk的博客
03-01 5633
P/N：表示模型预测的结果积极或消极。 T/F：表示模型预测的结果正确或错误。 所以 TP：表示模型预测为positive是准确的 TN：表示模型预测为negtive是正确的 FP：表示模型预测为positive是错误的 FN：表示模型预测为negtive是错误的 准确率（accuracy）=(TP + TN)/(TP+TN+FP+FN)，表示模型预测准确的概率 查准率-精准率(Precision) = TP/(TP+FP)，表示预测为positve的结果中预测正确所占的比例 查全率-
理解分类模型的评估指标：TP、FP、FN、TN 及其衍生指标
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m0_60740687的博客
10-31 1741
掌握并正确应用TPFPFNTN及其衍生指标对于评估和优化分类模型至关重要。通过Python中的库，我们可以轻松计算这些指标，从而全面了解模型的性能。在实际应用中，根据具体需求选择合适的指标，能够有效提升模型的实用价值和性能表现。希望本文对你理解分类模型的评估指标有所帮助，助力你在数据科学和机器学习的道路上越走越远！
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