機器學習-基礎知識- TP, FN, FP, TN

本文介紹機器學習的一系列基礎評估指標。

基礎定義

• T ： True 表示判斷正確
• F ： False 表示判斷錯誤
• P ： PostIve 表示判斷該樣本爲正樣本
• N ： Negative 表示判斷該樣本爲負樣本

指標定義

如果總是記混，按照上述字母順序翻譯出意義即可。

• TP ： (T)該判斷正確，§判斷該樣本爲正樣本（事實上樣本爲正）
• TN ： (T)該判斷正確，(N)判斷該樣本爲負樣本（事實上樣本爲負）
• FP ： (F)該判斷錯誤，§判斷該樣本爲正樣本（事實上樣本爲負）
• FN ： (F)該判斷錯誤，(N)判斷該樣本爲負樣本（事實上樣本爲正）

評估指標		預測結果
		正樣本	負樣本
實際 情況	正樣本	TP	FN
	負樣本	FP	TN

加深理解

• TP和TN爲判別器判斷正確的情況，把事實上原本的正/負樣本正確分類

• FP 表示把負樣本誤認成了正樣本，表示虛警

• FN表示把正樣本誤認成了負樣本，表示漏警