tp、fn、fp、tn

tp、fn、fp、tn 是用于评估图像分割结果的指标。

tp（真正例）是指模型正确预测为正类的正样本数量。
fn（假负例）是指模型错误预测为负类的正样本数量。
fp（假正例）是指模型错误预测为正类的负样本数量。
tn（真负例）是指模型正确预测为负类的负样本数量。

这些指标能够帮助评估模型对于正类和负类的分类准确性。通过计算查准率和查全率可以更细致地评估模型的性能。

查准率（Precision）用P来表示，计算公式为：TP / (TP + FP)。它衡量了模型预测为正类的样本中有多少是真正的正类。

查全率（Recall）用R来表示，计算公式为：TP / (TP + FN)。它衡量了模型预测出的正类占总体正类的比例。

这些指标可以帮助我们评估图像分割模型的准确度、灵敏度和精度。例如，准确度表示模型在整体上的分类准确性，而灵敏度和精度则分别表示模型对于正样本的识别能力和负样本的识别能力。另外，还有一些其他的评价指标如MCC、Dice和Jaccard系数等，可以用于更全面地评价图像分割的质量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [图像分割质量得分：让您评估图像分割质量得分，例如TP，FP，TN，FN，准确度，灵敏度，精度，MCC，骰子，...](https://download.csdn.net/download/weixin_38704786/19155010)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [TP、TN、FP、FN 含义](https://blog.csdn.net/weixin_40237209/article/details/125535734)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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