详细解释TP、TN、FP、FN、Recall，以及人脸识别评价指标TAR、FAR、FRR

TP（True Positive）表示真正例，即模型正确地识别出了正例。

TN（True Negative）表示真负例，即模型正确地识别出了负例。

FP（False Positive）表示假正例，即模型错误地将负例识别为正例。

FN（False Negative）表示假负例，即模型错误地将正例识别为负例。

Recall（召回率）是分类模型中常用的指标之一，它表示模型正确识别出的正例占实际正例的比例，即：

Recall = TP / (TP + FN)

TAR（True Acceptance Rate）是在人脸识别中用于评估识别准确性的指标，表示所有真实正例中被正确识别的比例。

FAR（False Acceptance Rate）是在人脸识别中用于评估识别误报率的指标，表示所有真实负例中被错误识别为正例的比例。

FRR（False Rejection Rate）是在人脸识别中用于评估漏识率的指标，表示所有真实正例中被错误拒绝识别的比例。

具体计算公式如下：

TAR = TP / (TP + FN)

FAR = FP / (FP + TN)

FRR = FN / (TP + FN)

相关问题

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。

# 计算模型的准确率、召回率、精确率等指标 tp = cm[1, 1] tn = cm[0, 0] fp = cm[0, 1] fn = cm[1, 0] acc = (tp + tn) / (tp + tn + fp + fn) precision = tp / (tp + fp) recall = tp / (tp + fn) f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall) print('Accuracy:', acc) print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1 Score:', f1_score)

这是一段 Python 代码，用于计算分类模型的准确率、召回率、精确率和 F1 分数等指标。其中，tp 表示真正例数量，tn 表示真反例数量，fp 表示假正例数量，fn 表示假反例数量。acc 表示准确率，precision 表示精确率，recall 表示召回率，f1_score 表示 F1 分数。如果你有分类模型的预测结果和真实标签，就可以使用这段代码来评估模型的性能表现。