TP+TN+FP+FN
时间: 2023-11-09 18:05:20 浏览: 67
TP+TN+FP+FN是混淆矩阵中所有样本的总数,表示分类器对所有样本的分类结果的总和。其中,TP表示真实值为positive,模型认为也是positive的数量;FN表示真实值为positive,但模型认为是negative的数量;FP表示真实值为negative,但模型认为是positive的数量;TN表示真实值为negative,模型认为也是negative的数量。
相关问题
(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)
您的第一个问题是有关混淆矩阵的计算。具体地说,您正在查询二分类问题中的准确率 (accuracy) 的计算公式,其中 TP 代表真阳性 (True Positive) 的数目,TN 代表真阴性 (True Negative) 的数目,FP 代表假阳性 (False Positive) 的数目,FN 代表假阴性 (False Negative) 的数目。因此,根据您的提问,准确率的计算公式为 (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。但是,请注意,准确率并不总是表示一个分类器的性能。在某些情况下,其他指标 (例如精度、召回率、F1 得分等) 可能更加重要。
(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)
(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)是一个常见的二分类模型中的评估指标,表示正确分类的样本数占总样本数的比例。其中,TP表示真正例(True Positive),即模型正确预测为正例的样本数;TN表示真负例(True Negative),即模型正确预测为负例的样本数;FP表示假正例(False Positive),即模型错误预测为正例的样本数;FN表示假负例(False Negative),即模型错误预测为负例的样本数。
根据给出的公式,(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)可以计算出模型的准确率(Accuracy),即模型正确分类的样本数占总样本数的比例。
范例:根据给出的公式,可以使用以下代码计算准确率[^1]:
```python
TP = 80
TN = 90
FP = 10
FN = 20
accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)
print("准确率为:", accuracy) # 输出:0.85
```