TP、TN、FP、FN

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

分类预测输出precision，recall，accuracy，auc和tp，tn，fp，fn矩阵

此次我做的实验是二分类问题,输出precision,recall,accuracy,auc # -*- coding: utf-8 -*- #from sklearn.neighbors import import numpy as np from pandas import read_csv import pandas as pd import sys import importlib from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier fro

TP，TN，FP，FN

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从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、miss rate、行人检测评估

从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,

JSP第五篇【JSTL的介绍、core标签库、fn方法库、fmt标签库】

什么是JSTL JSTL全称为 JSP Standard Tag Library 即JSP标准标签库. JSTL作为最基本的标签库,提供了一系列的JSP标签,实现了基本的功能:集合的遍历.数据的输出.字符串的处理.数据的格式化等等! 为什么要使用JSTL EL表达式不够完美,需要JSTL的支持!在JSP中,我们前面已经用到了EL表达式,体会到了EL表达式的强大功能:使用EL表达式可以很方便地引用一些JavaBean以及其属性,不会抛出NullPointerException之类的错误!但是,EL

JSP第四篇【EL表达式介绍、获取各类数据、11个内置对象、执行运算、回显数据、自定义函数、fn方法库】

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TP框架中关于if、else 分支结构逻辑错误

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巴特西

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