TP,TN,FN,FP

这四个缩写代表了二元分类模型中的四种情况，分别是真正例（True Positive）、真负例（True Negative）、假负例（False Negative）和假正例（False Positive）。

其中，真正例指的是模型将正例预测为正例的情况；真负例指的是模型将负例预测为负例的情况；假负例指的是模型将正例预测为负例的情况；假正例指的是模型将负例预测为正例的情况。

这四个指标可以用来评估分类模型的性能，常见的评价指标包括准确率、召回率、精确率和 F1 值等。

相关问题

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。

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。