正解TP/FP/TN/FN评价指标

网友投稿 1375 2022-09-11

正解TP/FP/TN/FN评价指标

正解TP/FP/TN/FN评价指标

问题

机器学习分类任务中常见的指标有TP/FP/TN/FN四种,初学者往往很难区分这四个概念。本文将采用简洁的方式,清晰的介绍四者之间的区别。

区别

四个 指标中,TP和TN是比较好理解的,FP和FN是比较容易混淆的,因此需要特别留意。

TP (True Positive) 能够检测到正例,即预测和实际都为P;FP (False Postive) 错误的正例,即误将负例检测为正例,亦即预测为P,实际为N;TN (True Negative) 能够检测到负例,即预测和实际都为N;FN (False Negative) 错误的负例,即误将正例检测为负例,亦即预测为N,实际为P;

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:零基础小白入门IT开发指南(it小白怎么入门)
下一篇:虚拟机系列:图形化监控工具-VisualVM
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~