分割如何求解TP、FP、TN、tp
时间: 2023-09-09 19:06:48 浏览: 63
在二分类任务中,TP(True Positive)表示被正确地分类为正例的样本数量,FP(False Positive)表示被错误地分类为正例的样本数量,TN(True Negative)表示被正确地分类为负例的样本数量,FN(False Negative)表示被错误地分类为负例的样本数量。在多分类任务中,可以通过混淆矩阵来计算每个类别的TP、FP、TN、FN。
在给定一个混淆矩阵的情况下,可以使用以下公式来计算TP、FP、TN、FN:
TP = 对角线元素的和
FP = 列的和减去对角线元素的和
FN = 行的和减去对角线元素的和
TN = 混淆矩阵的总和减去TP、FP、FN的和
例如,对于一个三分类任务的混淆矩阵:
```
[[9, 3, 2],
[0, 6, 1],
[1, 1, 7]]
```
可以计算出:
TP = 9
FP = 3 + 2 + 1 + 1 = 7
FN = 0 + 6 + 1 = 7
TN = 9 + 3 + 2 + 0 + 6 + 1 + 1 + 7 - TP - FP - FN
所以,TP = 9,FP = 7,TN = 15,FN = 7。
希望这个解答对你有帮助!
相关问题
tp fp tn fn python代码
TP(真正例):在二元分类中,预测为正例且实际为正例的样本数。
FP(假正例):在二元分类中,预测为正例但实际为负例的样本数。
TN(真负例):在二元分类中,预测为负例且实际为负例的样本数。
FN(假负例):在二元分类中,预测为负例但实际为正例的样本数。
以下是Python代码示例:
```python
# 假设有一个二元分类问题,y_true是实际标签,y_pred是预测标签
y_true = [1, , 1, , 1, , , 1, 1, ]
y_pred = [1, , , , 1, 1, , 1, 1, 1]
# 计算TP、FP、TN、FN
tp =
fp =
tn =
fn =
for i in range(len(y_true)):
if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 1:
tp += 1
elif y_true[i] == and y_pred[i] == 1:
fp += 1
elif y_true[i] == and y_pred[i] == :
tn += 1
elif y_true[i] == 1 and y_pred[i] == :
fn += 1
# 输出结果
print("TP:", tp)
print("FP:", fp)
print("TN:", tn)
print("FN:", fn)
```
混淆矩阵tp fp fn tn
混矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具,它用于描述分类任务中的真阳性(TP),假阳性(FP),假阴性(FN)和真阴性(TN)的情况。
在Python中,可以使用以下代码来计算混淆矩阵的四个元素:TP、FP、TN、FN。
```python
# 输入TP,TN,FP,FN
TP = int(input("请输入TP:"))
TN = int(input("请输入TN:"))
FP = int(input("请输入FP:"))
FN = int(input("请输入FN:"))
# 输出混淆矩阵
confusion_matrix = [[TP, FP], [FN, TN]]
print("混淆矩阵:", confusion_matrix)
```
其中,TP表示真阳性,即被正确地划分为正例的样本数;FP表示假阳性,即被错误地划分为正例的样本数;FN表示假阴性,即被错误地划分为负例的样本数;TN表示真阴性,即被正确地划分为负例的样本数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [输入TP,TN,FP和FN,然后输出混淆矩阵和评价指标的Python代码](https://download.csdn.net/download/weixin_46163097/87666583)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【模型评估】混淆矩阵(confusion_matrix)之 TP、FP、TN、FN;敏感度、特异度、准确率、精确率](https://blog.csdn.net/wsLJQian/article/details/131001328)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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