TP、TN、FP、FN是什么意思
时间: 2023-06-25 08:06:26 浏览: 295
这是机器学习中常用的混淆矩阵(confusion matrix)中的四个术语:
- TP (True Positive):表示实际为正例样本且被模型正确预测为正例的数量。
- TN (True Negative):表示实际为负例样本且被模型正确预测为负例的数量。
- FP (False Positive):表示实际为负例样本但被模型错误地预测为正例的数量。
- FN (False Negative):表示实际为正例样本但被模型错误地预测为负例的数量。
其中,TP和TN表示模型预测的正确性,FP和FN表示模型预测的错误性。混淆矩阵可以帮助我们评估模型的性能,例如计算准确率、召回率、精确率等指标。
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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。
python 两个图像的tp tn fp fn
在Python中,可以使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix函数来计算TP、TN、FP、FN。示例代码如下:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 1, 0, 1, 1] # 实际标签
y_pred = [1, 1, 0, 1, 0] # 预测标签
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()
print(f"TP = {tp}, TN = {tn}, FP = {fp}, FN = {fn}")
```
输出结果为:TP = 2, TN = 1, FP = 1, FN = 1。