混淆矩阵中的tp=16,fp=12,fn=8,tn=4，准确率，召回率精确率是怎么算的

准确率 = (tp + tn) / (tp + fp + fn + tn) = (16 + 4) / (16 + 12 + 8 + 4) = 20 / 40 = 0.5
召回率 = tp / (tp + fn) = 16 / (16 + 8) = 0.667
精确率 = tp / (tp + fp) = 16 / (16 + 12) = 0.57

相关问题

混淆矩阵中的tp，fp，tn，fn

混淆矩阵中的TP、FP、TN和FN分别代表真正例（True Positive）、假正例（False Positive）、真负例（True Negative）和假负例（False Negative）。

- TP（真正例）：表示模型正确地预测为正例的样本数量。
- FP（假正例）：表示模型错误地预测为正例的样本数量。
- TN（真负例）：表示模型正确地预测为负例的样本数量。
- FN（假负例）：表示模型错误地预测为负例的样本数量。

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种方法，通过统计模型预测结果与真实标签的对应关系，可以计算出准确率、召回率、精确率等指标。

以下是一个示例代码，用于计算混淆矩阵中的TP、FP、TN和FN：

# 输入TP，TN，FP，FN
TP = int(input("请输入TP："))
TN = int(input("请输入TN："))
FP = int(input("请输入FP："))
FN = int(input("请输入FN："))

# 输出混淆矩阵
print("混淆矩阵：")
print("TP:", TP)
print("FP:", FP)
print("TN:", TN)
print("FN:", FN)

# 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。