TP,TN,FP,FN是什么?
时间: 2023-06-10 22:04:41 浏览: 83
TP、TN、FP、FN是指在一个分类模型中预测结果与实际结果的对比情况:
- TP (True Positive) 表示模型预测为正类 (positive) 的样本,实际为正类。
- TN (True Negative) 表示模型预测为负类 (negative) 的样本,实际为负类。
- FP (False Positive) 表示模型预测为正类的样本,但实际上是负类。
- FN (False Negative) 表示模型预测为负类的样本,但实际上是正类。
这些参数经常用于评测二分类问题的基本性能指标,如准确率 (accuracy)、召回率 (recall)、精确率 (precision)、F1-score 等等。
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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。
什么是FP、FN、TP、TN?
FP、FN、TP、TN是混淆矩阵中的四个指标,用于评估分类模型的性能。它们分别代表了分类结果中的假正例(False Positive)、假负例(False Negative)、真正例(True Positive)和真负例(True Negative)的数量。
- FP(False Positive):将负样本错误地预测为正样本的数量。
- FN(False Negative):将正样本错误地预测为负样本的数量。
- TP(True Positive):将正样本正确地预测为正样本的数量。
- TN(True Negative):将负样本正确地预测为负样本的数量。
这些指标可以用于计算分类模型的准确率(Accuracy)、精确率(Precision)和召回率(Recall)等性能指标,以评估模型的分类效果。