tp、tn、fp、fn表示什么
时间: 2023-08-28 13:06:57 浏览: 57
TP、TN、FP、FN是混淆矩阵(Confusion Matrix)中的四个指标,用于衡量分类模型的性能。
- TP(True Positive):实际为正例的样本被正确地预测为正例的数量。
- TN(True Negative):实际为负例的样本被正确地预测为负例的数量。
- FP(False Positive):实际为负例的样本被错误地预测为正例的数量。
- FN(False Negative):实际为正例的样本被错误地预测为负例的数量。
以二分类问题为例,混淆矩阵如下:
| 真实值/预测值 | 正例(Positive) | 负例(Negative) |
| --- | --- | --- |
| 正例(Positive) | TP | FN |
| 负例(Negative) | FP | TN |
其中,正例表示我们希望识别出来的目标,负例表示我们不希望识别出来的目标。通过混淆矩阵可以计算出一系列评价指标,如准确率、召回率、精确率、F1值等,用于评估分类模型的性能。
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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。
TP、TN、FP、FN表示什么
TP、TN、FP、FN是混淆矩阵(Confusion Matrix)中的四个指标,用于衡量分类模型的性能。
- TP(True Positive):实际为正例的样本被正确地预测为正例的数量。
- TN(True Negative):实际为负例的样本被正确地预测为负例的数量。
- FP(False Positive):实际为负例的样本被错误地预测为正例的数量。
- FN(False Negative):实际为正例的样本被错误地预测为负例的数量。
以二分类问题为例,混淆矩阵如下:
| 真实值/预测值 | 正例(Positive) | 负例(Negative) |
| --- | --- | --- |
| 正例(Positive) | TP | FN |
| 负例(Negative) | FP | TN |
其中,正例表示我们希望识别出来的目标,负例表示我们不希望识别出来的目标。通过混淆矩阵可以计算出一系列评价指标,如准确率、召回率、精确率、F1值等,用于评估分类模型的性能。