机器学习中 TP FP TN FN的概念

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机器学习中 TP FP TN FN的概念

二分类在二分类问题中,TP FP TN FN 是非常清楚且易于理解的. TP (True Positive) : 预测为 1 ,真实值也为 1 -> 真阳性 FP (False Positive): 预测为 1 ,真实值为 0 -> 假阳性 TN (True Negative): 预测为 0 ,真实值也为 0 -> 真阴性 FN (False Negative): 预测为 0 ,真实值为 1 -> 假阴性多分类多分类问题的 TP FP TN FN 可以通过混淆矩阵来说明. 例…

机器学习基础一（TP，TN，FP，FN等）

TP:预测为正向(P),实际上预测正确(T),即判断为正向的正确率 TN:预测为负向(N),实际上预测正确(T),即判断为负向的正确率 FP:预测为正向(P),实际上预测错误(F),误报率,即把负向判断成了正向 FN:预测为负向(N),实际上预测错误(F),漏报率,即把正向判断称了负向准确率Accuracy=(TP+TN) / (TP+FP+TN+FN), 即预测正确的比上全部的数据精确率Precision=TP / (TP+FP),即在预测为正向的数据中,有多少预测正确了召回率Recal…

机器学习中的 precision、recall、accuracy、F1 Score

1. 四个概念定义:TP.FP.TN.FN 先看四个概念定义: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - FN,False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢? 举个简单的二元分类问题例子: 假设,我们要对某一封邮件做出一个判定,判定这封邮件是垃圾邮件.还是这封邮件不是垃圾邮件? 如果判定是垃圾邮件,那就是做出(Positive)的判定: 如果判定不是垃圾邮件,那就做出(Negative)的判定. Tru…

机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent)

版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在verycd可下载,可惜没有翻译.不过还是可以看.另外一个是prml-pattern recogni…

目标检测的评价指标（TP、TN、FP、FN、Precision、Recall、IoU、mIoU、AP、mAP）

1. TP TN FP FN GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本被正确分为正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本被正确分为负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本被错误分为正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本被错误分为负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi…

机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念

Batch Size:批尺寸.机器学习中参数更新的方法有三种: (1)Batch Gradient Descent,批梯度下降,遍历全部数据集计算一次损失函数,进行一次参数更新,这样得到的方向能够更加准确的指向极值的方向,但是计算开销大,速度慢: (2)Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降,对每一个样本计算一次损失函数,进行一次参数更新,优点是速度快,缺点是方向波动大,忽东忽西,不能准确的指向极值的方向,有时甚至两次更新相互抵消: (3)Mini-batch Gr…