tp、tn、fp、fn

这是一个机器学习中的概念，用于衡量分类模型的性能。其中tp表示真正例，即模型将正例预测为正例的数量；tn表示真反例，即模型将反例预测为反例的数量；fp表示假正例，即模型将反例预测为正例的数量；fn表示假反例，即模型将正例预测为反例的数量。在实际应用中，我们通过计算这些指标来评估分类模型的准确性、精确性、召回率等性能指标。

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。

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：

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。