tptnfpfn代表什么（tp/tp+fn）

大家好，一只小美来为大家解答以下问题，tptnfpfn代表什么很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

1、FN，False Negative，是分类器预测为负样本但实际为正样本的错误预测数量。

2、评价标准中，True Positives（TP，真正）和True Negatives（TN，真负）分别代表预测正确和实际正确的样本，而False Positives（FP，假正）和False Negatives（FN，假负）则表示预测错误的分类。

3、第一个字母T和F代表true和false，是形容词。

4、对于每个类别，我们可以通过以下两种方式计算指标的平均值：一是macro-average，它分别计算每个类别的TPR（召回率）和FPR（误报率），然后取平均值，这有助于了解每个类别独立的性能；二是micro-average，它汇总所有类别的TP、FP、FN和TN，以此得到单一的TPR、FPR指标，反映整体的模型性能。

5、诊断敏感性：是指将实际患者正确地判断为阳性(真阳性)的百分率。

本文到此结束，希望对大家有所帮助。