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。

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解释代码的意思pro_zong=np.hstack(pro_zong) y_test_zong=np.hstack(y_test_zong) tp= tp2014+tp2015+tp2016+tp2017+tp2018+tp2019+tp2020 fp= fp2014+fp2015+fp2016+fp2017+fp2018+fp2019+fp2020 tn= tn2014+tn2015+tn2016+tn2017+tn2018+tn2019+tn2020 fn= fn2014+fn2015+fn2016+fn2017+fn2018+fn2019+fn2020 TNrate = tn/(tn+fp) TPrate = tp/(tp+fn) auc=roc_auc_score(y_test_zong,pro_zong) accuracy = (tp+tn)/(tp+fp+tn+fn) precision=tp/(tp+fp) recall=tp/(tp+fn) f=2*precision*recall/(precision+recall) g=math.sqrt((tp/(tp+fn))*(tn/(tn+fp))) tprate_zong.append(TPrate) tnrate_zong.append(TNrate) acc_zong.append(accuracy) pre_zong.append(precision) f_zong.append(f) g_zong.append(g)

这段代码的主要作用是计算模型的性能指标，其中：

- `pro_zong` 是模型对测试数据集的预测概率值；
- `y_test_zong` 是测试数据集的真实标签；
- `tp`、`fp`、`tn`、`fn` 是模型预测结果与真实标签之间的四个统计量，分别表示真正例数、假正例数、真反例数、假反例数；
- `TNrate`、`TPrate` 分别是真反例率和真正例率；
- `auc` 是模型的 AUC 值；
- `accuracy` 是模型的准确率；
- `precision`、`recall`、`f` 分别是模型的精确率、召回率和 F1 值；
- `g` 是模型的 G-mean 值。

最后，这段代码将计算出的各项指标分别添加到对应的列表中，以便后续分析和展示。

解释这段代码def get_measures_gridloo(label, score): label = np.array(label) score = np.array(score) N = len(label) TP = sum((label == 1) & (score == 1)) TN = sum((label == 0) & (score == 0)) FP = sum((label == 0) & (score == 1)) FN = sum((label == 1) & (score == 0)) # init all measures to nan measures = {measure: float("nan") for measure in ("Sen", "Spe", "Acc", "PPV", "NPV", "MCC","AUC")} measures["TP"] = TP measures["TN"] = TN measures["FP"] = FP measures["FN"] = FN S = (TP + FN) / N P = (TP + FP) / N if (TP + FN) > 0: #recall measures["Sen"] = round(TP/(TP+FN), 4) if (TN + FP) > 0: measures["Spe"] = round(TN/(TN+FP), 4) if (TP + FP + FN + TN) > 0: measures["Acc"] = round((TP+TN)/(TP+FP+FN+TN), 4) if (TP + FP) > 0: #precision measures["PPV"] = round(TP/(TP+FP), 4) if (TN + FN) > 0: measures["NPV"] = round(TN/(TN+FN), 4) if (2*TP+FP+FN) > 0: measures["F1"] = round((2*TP)/(2*TP+FP+FN), 4) measures["AUC"]= roc_auc_score(label, score) return pd.DataFrame([measures], columns=["TP", "TN", "FP", "FN", "Sen", "Spe", "Acc", "PPV", "NPV", "F1","AUC"])

这段代码是一个计算分类模型评估指标的函数。下面是每个变量的解释和计算过程：

- `label`：真实的分类标签数据
- `score`：模型预测的分类得分数据

接下来，代码将`label`和`score`转换为NumPy数组类型。

然后，代码计算以下指标：

- `N`：样本数量，即`label`的长度
- `TP`：真正例数量，即预测为正例且真实为正例的样本数量
- `TN`：真反例数量，即预测为反例且真实为反例的样本数量
- `FP`：假正例数量，即预测为正例但真实为反例的样本数量
- `FN`：假反例数量，即预测为反例但真实为正例的样本数量

然后，代码初始化一个字典`measures`，用于存储各个评估指标，并将其初始值设置为`nan`。

接下来，将计算得到的TP、TN、FP、FN的值存储到`measures`字典中。

接着，计算以下指标：

- `S`：敏感性（又称召回率）= TP / (TP + FN)
- `P`：精确度（又称准确度）= TP / (TP + FP)

如果TP + FN大于0，则将敏感性存储在`measures["Sen"]`中。

如果TN + FP大于0，则将特异性存储在`measures["Spe"]`中。

如果TP + FP + FN + TN大于0，则将准确率存储在`measures["Acc"]`中。

如果TP + FP大于0，则将精确度存储在`measures["PPV"]`中。

如果TN + FN大于0，则将负预测值存储在`measures["NPV"]`中。

如果2 * TP + FP + FN大于0，则将F1分数存储在`measures["F1"]`中。

最后，计算AUC（曲线下面积）得分，并将所有指标存储在一个DataFrame中返回。