# Python 测试计算 TP 和 TN
在机器学习和数据科学领域，模型的性能评估是一个至关重要的环节。我们经常需要使用一些评价指标来衡量模型的精准度，比如真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）。本文将为您详细介绍如何在 Python 中计算这些指标，以及它们在实际应用中的重要性。
## 1. TP 和 TN 的定义
- **真阳性 (TP)**：正确地将正类预测为
原创
2024-09-29 05:22:15
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今天学习了Python支持的两种测试模式：单元测试和文档测试。
1、单元测试。单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。Python提供了编写和运行单元测试用例的机制。
（1）为了编写单元测试，我们需要引入Python自带的unittest模块。
 
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2023-09-15 23:02:56
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每次遇到TP、FN、TN、TP都晕头，这一次好好认认真真总结下，大家可以收藏下，随时查看P、N 代表检测
原创
2023-02-23 12:35:25
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还在为TP/NP/TN/FN而烦恼吗？
原创
2022-06-06 07:54:29
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import numpy as npimport osimport gdalToolsdef binary_accuracy(pred, label): w, h = pred.shape result = np.zeros((w, h, 3)) pred = (pred >= 0.5) label = (label >= 0.5) TP
原创
2022-06-27 16:43:49
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一、了解java-client的方法 二、书写规范及注意事项一条case(测试实例、用例)一般需要包括如下几个要素：数据准备 指提前准备测试账号，假数据等 具体操作 就是case的逻辑内容验证点 自动化操作后，UI前后的变化点，比如登录后，跳到首页会出现首页、用户、关于等控件，这些都是验证点清楚操作结果 清楚操作结果主要是基于case独立性的考虑，尽可能做到每条case是独立的，这样某条c
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 importli
原创
2021-08-31 13:47:38
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# Python 计算TP F1
在机器学习领域，评估模型的性能是至关重要的。而在分类问题中，常用的评估指标包括准确率（Accuracy）、精准率（Precision）、召回率（Recall）以及F1值。其中，F1值是综合考虑了精准率和召回率的评价指标，能够更全面地评估模型的性能。
本文将介绍如何使用Python计算分类模型的TP（True Positive）和F1值，并通过示例代码演示具体实
原创
2024-07-09 04:20:28
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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 importl
原创
2021-08-31 13:47:36
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Android TP触点测试
## 简介
在Android开发中，触点测试是一个重要的功能测试，用于模拟用户在屏幕上进行触摸操作。通过触点测试，我们可以测试应用在不同触摸手势下的响应和表现，从而确保应用在用户交互方面的良好体验。本文将介绍如何在Android中进行TP触点测试，并提供相应的代码示例。
## TP触点测试原理
TP触点测试可以通过模拟各种触摸事件来实现，包括按下、移动、抬起等
原创
2023-12-14 06:55:06
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有关TN-C、TN-S和TN-C-S三种系统常见问题及解答
1 . 14我国在给一排靠墙布置的设备以TN-C系统配电时，将三根相线架空走线，而PEN线则用不绝缘的扁钢沿墙脚明敷。这一做法妥否？
不妥。这一做法使PE线远离相线，降低了过电流防护电器对接地故障的动作灵敏度，而不绝缘的PEN线中的中性线上的对地电位又将产生杂散电流，所以这一布线方式对保护接地是十分不妥的。保护接地的设置还
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2009-08-29 08:41:25
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https://www.toutiao.com/a6706449645901464078/2019-06-25 20:49:47大家好，今天我们学习【机器学习速成】之 分类，评估指标(TP、FP、TN、FN)，ROC曲线和AUC。本节介绍了如何使用逻辑回归来执行分类任务， 并探讨了如何评估分类模型的有效性。我们马上学三点，逻辑回归用作分类：指定阈值 评估指标...
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2019-06-30 12:24:33
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添加依赖android {
defaultConfig {
testInstrumentationRunner "android.support.test.runner.AndroidJUnitRunner"
}
}
dependencies {
// App's dependencies, including test
implementation 'com.android.support:su
分类问题针对单标签计算FP、FN、TP、TN、准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)
原创
2024-05-24 13:38:56
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welcome to my blog一: FP,FN,TP,TN刚接触这些评价指标时,感觉很难记忆FP,FN,TP,TN,主要还是要理解,理解后就容易记住了P(Positive)和N(Negative) 代表模型的判断结果T(True)和F(False) 评价模型的判断结果是否正确比如FP:模型的判断是正例§,实际上这是错误的(F),连起来就是假正例以此类推:FP:假正例FN:假负..
原创
2023-01-18 00:46:48
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此为第二章模型评估与选择部分一. 单选题 1. 混淆矩阵的假正是指( ) A. 模型预测为正的正样本 B. 模型预测为正的负样本 C. 模型预测为负的正样本 D. 模型预测为负的负样本正确答案: B 2. 混淆矩阵中的TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,精确率是( ) A. 1/4 B. 1/2 C. 4/7 D. 2/3正确答案: C 3. 一个包含n类的多分
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2023-08-27 08:36:37
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精选
2015-03-10 20:00:22
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图示：恢复成这样！
在Windows Vista之
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2024-04-22 18:47:15
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低压配电系统按接地方式的不同分为三类，即TT,TN,IT
1）、TT方式供电系统：TT 方式是指将电气设备的金属外壳直接接地的保护系统，称为保护接地系统，也称 TT 系统。第一个符号 T 表示电力系统中性点直接接地；第二个符号 T 表示负载设备外露不与带电体相接的金属导电部分与大地直接联接，而与系统如何接地无关。
2）、TN 方式供电系统：这种供电系统是将电气设备的金属外壳与工作零线相接的保护
原创
2013-03-20 10:27:25
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understanding and analyzing ios application crashreports 这个TN涉及了与崩溃相关的 内存耗尽信息，堆栈信息 以及 异常编号 等信息 内存耗尽 内存不足时，虚存系统需要app的协助释放部分内存，内存不足的通知会发送给所有正在运行的app。如果内
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2016-04-29 09:24:00
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