TP ： (T)该判断正确，§判断该样本为正样本（事实上样本为正） TN ： (T)该判断正确，(N)判断该样本为负样本（事实上样本为负） FP ： (F)该判断错误，§判断该样本为正样本（事实上样本为负...） FN ： (F)该判断错误，(N)判断该样本为负样本（事实上样本为正） 评估指标 预测结果 正样本 负样本 实际 情况 正样本 TP FN 负样本 FP TN 加深理解 TP和...TN为判别器判断正确的情况，把事实上原本的正/负样本正确分类 FP 表示把负样本误认成了正样本，表示虚警 FN表示把正样本误认成了负样本，表示漏警
此时，就引入FP、FN、TP、TN与精确率(Precision)，召回率(Recall)，准确率(Accuracy)。...我们就可以得到下面这样一个表示FP、FN、TP、TN的表： ?...所以：TN=1、 FP=2 、FN=0、TP=4。...+TN)占总数据的比例 "Accuracy: "+str(round((tp+tn)/(tp+fp+fn+tn), )) 召回率(Recall)：针对数据集中的所有正例(TP+FN)而言,模型正确判断出的正例...，不做扩展 ("Sensitivity: "+str(round(tp/(tp+fn+0.01), ))) ("Specificity: "+str(round(-(fp/(fp+tn+0.01)),
基础定义 评估指标 预测结果 正样本 负样本 实际 情况 正样本 TP FN 负样本 FP TN 具体含义和理解参考 机器学习-基础知识- TP、FN、FP、TN。...3 TN 3 FP 0 FN 4 预测-2 样本编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 预测类别 P P N N P P P P N N 评估指标 TP 5 TN 2 FP...Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+FP+TN+FN} 预测用例Accuracy： Accuracy_{预测1}=\frac{TP+TN}{TP+FP+TN+FN}=\frac{3+...Error_Rate=\frac{FP+FN}{TP+FP+TN+FN}=1-Accuracy 预测用例Accuracy： Error_Rate_{预测1}=\frac{FP+FN}{TP+FP+...TN+FN}=\frac{0+4}{3+0+3+4}=0.4 Error_Rate_{预测2}=\frac{FP+FN}{TP+FP+TN+FN}=\frac{1+2}{5+1+2+2}=0.3 Error_Rate
TN FN TP FP TN FN 1 0 4 5 0 0 4 6 Precision 1 Recall 0.17 Precision - Recall 0 0.95 TP FP TN FN...阈值 预测-1 预测-2 0.05 TP FP TN FN TP FP TN FN 6 4 0 0 6 4 0 0 FPR 1 TPR 1 FPR 1 TPR 1 0.15 TP FP TN...FN TP FP TN FN 6 4 0 0 6 3 1 0 FPR 1 TPR 1 FPR 0.75 TPR 1 0.25 TP FP TN FN TP FP TN FN 6 3 1...0.55 TP FP TN FN TP FP TN FN 5 0 4 1 5 1 3 1 FPR 0 TPR 0.83 FPR 0.25 TPR 0.83 0.65 TP FP TN FN...TP FP TN FN 3 0 4 3 5 0 4 1 FPR 0 TPR 0.5 FPR 0 TPR 0.83 0.75 TP FP TN FN TP FP TN FN 2 0 4 4
= 2, FP = 2, TN = 0，FN = 0 横坐标FPR = FP / (FP + TN) = 1 纵坐标TPR = TP / (TP + FN) = 1 （2）threshold = 0.35...时，y_pred= [0, 1, 1, 1] TP = 2, FP = 1, TN = 1, FN = 0 FPR = FP / (FP + TN) = 0.5 TPR = TP / (TP + FN)...= 1, FP = 0, TN = 10, FN = 9 FPR = FP / (FP + TN) = 0 TPR = TP / (TP + FN) = 0.1 （2） score = 0.8时...2, FP = 1, TN = 9, FN = 8 FPR = FP / (FP + TN) = 0.1 TPR = TP / (TP + FN) = 0.2 …… （19）score = 0.3时，...FP = 10, TN = 0, FN = 0 FPR = FP / (FP + TN) = 1 TPR = TP / (TP + FN) = 1 当我们将threshold设置为1和0时，分别可以得到
,召回率(Recall),准确率(Accuracy)详述与实现 一、FP、FN、TP、TN 你这蠢货，是不是又把酸葡萄和葡萄酸弄“混淆“”啦！！！...此时，就引入FP、FN、TP、TN与精确率(Precision)，召回率(Recall)，准确率(Accuracy)。...我们就可以得到下面这样一个表示FP、FN、TP、TN的表： ?...所以：TN=1、 FP=2 、FN=0、TP=4。...+TN)占总数据的比例 “Accuracy: “+str(round((tp+tn)/(tp+fp+fn+tn), 3)) 召回率(Recall): 针对数据集中的所有正例label(TP+FN)
关系如下表所示： 预测值=1 预测值=0 真实值=1 TP FN 真实值=0 FP TN 1.1.1 准确率 Accuracy, ACC ACC(Accuracy)=TP+TNTP+TN+FP+FN...ACC(Accuracy) = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} ACC(Accuracy)=TP+TN+FP+FNTP+TN 注：在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷...+FN R=\frac{TP}{TP+FN} R=TP+FNTP 1.2.4 F1 测量值 2F1=1P+1RF1=2TP2TP+FP+FN \frac{2}{F1} = \frac{1}{P} +...\frac{1}{R} \\ F1 = \frac{2TP}{2TP + FP + FN} F12=P1+R1F1=2TP+FP+FN2TP 注： F1 是精确率和召回率的调和均值 1.3...true~positive~rate: TPR = \frac{TP}{TP + FN}\\ false~positive~rate: FPN = \frac{FP}{FP + TN} true positive
这里用的是2*2的混淆矩阵，四个指标分别为 TP、FP、TN、FN，其表示的意义为： TP (True Positive) 能够检测到正例，即预测和实际都为 P； FP (False Positive)...，即预测为 N，实际为 P； 在获得 TP、FP、TN、FN 的值后，就可以计算出精确率（Accuracy）、准确率（Precision）、召回率（Recall），其表示的意义与公式如下： 精确率：表示模型识别正确的样本个数占总样本数的比例...Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)Accuracy = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN)Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 准确率...+= train_correct01 FP += train_correct10 TP += train_correct11 TN += train_correct00 accuracy = (TP...+TN) / (TP+TN+FP+FN) precision = TP / (TP+FP) recall = TP / (TP+FN) 评估日志如下所示： 从数据上来看，模型的训练过程还是很健康的，也可以画图进行一个直观的展示
F P + F N N_{total}=TP+TN+FP+FN Ntotal=TP+TN+FP+FN 如果我们定义一个测试集中，正样本个数为 P P P, 负样本个数为 N N N, 那么我们可以知道...： P = T P + F N P=TP+FN P=TP+FN, N = T N + F P N=TN+FP N=TN+FP 所以，我们常用的识别率 a c c acc acc 其实就等于 A...c c = T P + T N T P + T N + F P + F N = T P + T N P + N Acc=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}=\frac{TP+TN}{P...+N} Acc=TP+TN+FP+FNTP+TN=P+NTP+TN， 进一步，我们可以定义 recall ，precision， F1-score 如下所示： R e c a l l = T...+Recall} Fβ=(1+β2)TP+β2FN+FP(1+β2)TP=β2⋅Precision+Recall(1+β2)⋅Precision⋅Recall 可以看到，当 β = 1 \beta
那么模型预测的结果和真实标签的组合就有4种：TP，FP，FN，TN，如下图所示。...TP实际为正样本你预测为正样本，FN实际为正样本你预测为负样本， FP实际为负样本你预测为正样本，TN实际为负样本你预测为负样本。...看上面的图，我们能知道预测正确的样本数是TP,TN；总体的样本数就是四个加起来：TP+FN+FP+TN。...+TN+FP+FN) Accuracy=TP+TN/(TP+TN+FP+FN) 紧接着我们来看什么是Precision(精确率) 很多人容易把accuracy和precision弄混，无论是叫法还是定义...TP / (TP + FP) Precision=TP/(TP+FP) 随后是召回率(Recall)： 召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。
由以上内容可以获得结论：对于一款分类模型，TP值与TN值的数量越多，FP值与FN值的数量越少，模型的分类精度就越高。 02 样本二级指标 混淆矩阵统计的是样本在各个一级指标的数量。...+TN)/(TP+FP+FN+TN) 精确率（Precision）：在模型预测为正的结果中，模型预测对的数量所占的比重，即：TP/(TP+FP) 灵敏度（Sensitivity）【召回率（Recall）...】：在所有真实值是正的结果中，模型预测对的数量所占比重，即：TP/(TP+FN) 特异度（Specificity）：在所有真实值是负的结果中，模型预测对的数量所占比重，即：TN/(FP+TN) 由以上内容可知...2 ---二级指标 准确率：(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)=(20+53)/(20+20+7+53)=73% 精确率：TP/(TP+FP)=20/(20+20)=50% 灵敏度（召回率）：TP.../(TP+FN)=20/(20+7)≈74% 特异度：TN/(TN+FP)=53/(53+20)≈73% 3 ---三级指标 F1 Score=2PR/(P+R)=(2*0.5*0.74)/(0.5+0.74
TN : 真阴性。实际为0，预测为0. TP : 真阳性。实际为1，预测为1. FN: 假阳性。实际为0，预测为1. FP: 假阴性。实际为1，预测为0....Accuracy)：A = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) ，反映了分类器对整个样本的判定能力，也就是说能将正 的判定为正，负的判定为负。...Accuracy: (TP + TN)/(TN + FP + FN + TP) = 0.86 类比到气象上，概念一致，只是换了名称。...+ TN) / (TP + TN + FP + FN) inputs: obs: 观测值，即真实值； pre: 预测值； threshold:...) return (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) def FSC(obs, pre, threshold=0.1): ''' func:计算f1
那么样本总个数为：$样本总数=TP+FN+FP+TN$基于混淆矩阵可以计算多个分类的评价指标，下面开始详细介绍：准确率Accuracy准确率是最为常用的评价指标，它可以用来表示模型的准确度，即表示为：$...那么准确率的公式表示为：$$Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+FN+FP+TN}$$一般情形下，准确率越高，表示模型越好。精确率Precision精确率也称之为查准率。...）和真负类TN（True Negative）用数学公式表示为：$$FPR=\frac{FP}{FP+TN}$$可以看到特异度和FPR的关系为：$$FPR=1-Specificity$$FNR(False...（False Positive）和假负类FN（False Negative）样本总数：TP+FP+TN+FN用数学公式表示为：$$Error_Rate = \frac{FP+FN}{TP+FP+TN+FN...}$$错误率Error Rate和准确率Accuracy相加之和为1：$$Error_Rate=1-Accuracy$$$$Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+FN+FP+TN}$$过杀率
).ravel() tn, fp, fn, tp = np.float64(tn), np.float64(fp), np.float64(fn), np.float64(tp)...return tn, fp, fn, tp 准确性 在二进制分类的情况下，准确性是一种常见的验证指标。...) - (fp * fn)) / ( np.sqrt((tp + fp) * (tp + fn) * (tn + fp) * (tn + fn))) return...现在，让我们可视化并查看混淆矩阵元素TP，FP，FN，TN在图像周围的分布位置。它向我们显示了在不存在阈值（FP）的情况下阈值正在拾取前景（容器），在未检测到真实血管的位置（FN），反之亦然。...例如，我们发现TP阵列（即正确检测为前景的像素）是通过找到真实情况和预测阵列的逻辑“与”。同样，我们使用逻辑布尔运算通常称为FP，FN，TN数组。
在把官网API翻了一遍之后发现并没有用于计算TP，TN，FP，FN的函数。。。...== 1) & (target.data == 1)).cpu().sum() # TN predict 和 label 同时为0 TN += ((pred_choice == 0) & (target.data...== 0)).cpu().sum() # FN predict 0 label 1 FN += ((pred_choice == 0) & (target.data == 1)).cpu().sum(...) # FP predict 1 label 0 FP += ((pred_choice == 1) & (target.data == 0)).cpu().sum() p = TP / (TP + FP...) r = TP / (TP + FN) F1 = 2 * r * p / (r + p) acc = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN 这样就能看到各个指标了。
对于一个只有背景0和目标1的语义分割任务来说，混淆矩阵可以简单理解为： TP（1被认为是1） FP（0被认为是1） FN（1被认为是0） TN（0被认为是0） 各种指标的计算 1....像素准确率 PA =（TP+TN）/（TP+TN+FP+FN） 2. 类别像素准确率 CPA = TP / (TP+FP) 3....频权交并比 FWIoU = [ (TP+FN) / (TP+FP+TN+FN) ] * [ TP / (TP + FP + FN) ] 代码实现 """ https://blog.csdn.net/sinat...Union = TP + FP + FN # IoU = TP / (TP + FP + FN) intersection = np.diag(self.confusionMatrix...+FN)/(TP+FP+TN+FN)] *[TP / (TP + FP + FN)] freq = np.sum(self.confusionMatrix, axis=1) / np.sum
真实正值（TP）-表示该类为“真值”的次数，您的模型也表示它为“真值”。真负数（TN）-表示该类为假值的次数，您的模型也表示它为假值。误报（FP）-表示该类为假值，但您的模型表示为真值。...，TN，FP，FN，您也可以使用普通python计算它们，如下所示-计算TP，TN，FP，FN def calculate_TP(y, y_pred): tp = 0 for i, j...1: fp += 1 return fp def calculate_FN(y, y_pred): fn = 0 for i, j in zip(y,...= calculate_TP(y, y_pred) tn = calculate_TN(y, y_pred) fp = calculate_FP(y, y_pred) fn =...calculate_FN(y, y_pred) return (tp+tn) / (tp+tn+fp+fn) 精度 Precision 精度度量有助于我们理解识别阳性样本的正确性%。
TN : 真阴性。实际为0，预测为0. TP : 真阳性。实际为1，预测为1. FN: 假阳性。实际为0，预测为1. FP: 假阴性。实际为1，预测为0....Accuracy)：A = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) ，反映了分类器对整个样本的判定能力，也就是说能将正 的判定为正，负的判定为负。...(TP + FP) = 1122/(1122 + 52) = 0.95 Accuracy: (TP + TN)/(TN + FP + FN + TP) = 0.86 类比到气象上，概念一致，只是换了名称...+ TN) / (TP + TN + FP + FN) inputs: obs: 观测值，即真实值； pre: 预测值； threshold:...) return (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) def FSC(obs, pre, threshold=0.1): ''' func:计算f1
accuracy=TP+TNTP+TN+FP+FNaccuracy = \frac{{TP + TN}}{{TP + TN + FP + FN}}accuracy=TP+TN+FP+FNTP+TN Pixel...Precision=TP(t)TP(t)+FP(t)+FN(t)Precision = \frac{{TP\left( t \right)}}{{TP\left( t \right) + FP\left...( t \right) + FN\left( t \right)}}Precision=TP(t)+FP(t)+FN(t)TP(t) Image credit 不论哪种方式，我们评价的时候尽可能顾全所有的阈值...1t∑TP(t)+FP(t)TP(t)) 上面就是AP的基本公式，而AR的公式则如下： 1∣classes∣∑c(1∣thresholds∣∑tTP(t)TP(t)+FN(t))\frac{1}{...∑TP(t)+FN(t)TP(t)) 召回率更强调是否能否检测到物体而不是检测到正确的物体。
=90TP=90TP=90； TNTNTN代表着本次预测为True，预测为Negtive，预测为负，并且预测是正确的，把负的预测为负就是正确的，于是TN=80TN=80TN=80； FPFPFP代表着本次预测为...+1090=0.9 剩下还有一些指标，比如准确率AccAccAcc，这个评价最符合一般认知，就是别管是正的负的，只要是对的就行： Acc=TP+TNTP+TN+FP+FN=90+8090+80+20...+10=0.85Acc=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}=\frac{90+80}{90+80+20+10}=0.85Acc=TP+TN+FP+FNTP+TN=90+80+20+1090...那么TPTPTP，TNTNTN， FPFPFP ， FNFNFN分别是： 所有判定为人脸的结果有90个正确，TP=90TP=90TP=90； 对于人脸检测任务，背景类不输出结果，TN=0TN=0TN=0...； 所有判定为人脸的结果有5个错误，预测为人脸但实际是非人脸，FP=5FP=5FP=5； 所有人脸中有10个被漏检，实际是人脸，但是没有预测出来，于是FN=10FN=10FN=10； 精准率PrecisionPrecisionPrecision
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