FN、FP、TN、、TP分别是什么

在机器学习和统计学中，FN、FP、TN和TP是用来评估分类模型性能的指标。它们分别代表了分类结果中的不同情况：

1. FN（False Negative）：表示实际为正例但被错误地预测为负例的样本数量。换句话说，FN是指将正例错误地分类为负例的情况。

2. FP（False Positive）：表示实际为负例但被错误地预测为正例的样本数量。换句话说，FP是指将负例错误地分类为正例的情况。

3. TN（True Negative）：表示实际为负例且被正确地预测为负例的样本数量。换句话说，TN是指将负例正确地分类为负例的情况。

4. TP（True Positive）：表示实际为正例且被正确地预测为正例的样本数量。换句话说，TP是指将正例正确地分类为正例的情况。

这些指标通常用于构建混淆矩阵（Confusion Matrix），以评估分类模型在不同类别上的性能。通过分析这些指标，我们可以了解模型在不同类别上的分类准确性和错误情况。

相关问题

混淆矩阵中TP FN FP TN的含义

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一工具，它将模型的预测结果与真实标签进行比较。在混淆矩阵中，TP、FN、FP和TN分别代表以下含义：

1. TP（True Positive）：表示模型正确地将正样本预测为正样本的数量。即模型将正样本正确地分类为正样本的数量。

2. FN（False Negative）：表示模型错误地将正样本预测为负样本的数量。即模型将正样本错误地分类为负样本的数量。

3. FP（False Positive）：表示模型错误地将负样本预测为正样本的数量。即模型将负样本错误地分类为正样本的数量。

4. TN（True Negative）：表示模型正确地将负样本预测为负样本的数量。即模型将负样本正确地分类为负样本的数量。

ACC里面TP TN FP FN是什么

TP是True Positive，表示实际为正例且被判定为正例的样本数；

TN是True Negative，表示实际为负例且被判定为负例的样本数；

FP是False Positive，表示实际为负例但被判定为正例的样本数；

FN是False Negative，表示实际为正例但被判定为负例的样本数。