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2022年6月28日 · TPR、FNR、TNR、FPR是4个最基本的常用基础指标，它们的意义分别如下： 1. TPR (True PositiveRate) TPR是正样本的预测正确率：预测正确的正样本个数/正样本总个数 \small \textbf {TPR} = \dfrac { TP} {TP+FN} TPR = TP +FN TP 2. FNR (False NegativeRate)

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2020年12月15日 · TPR (猫) = 10/ (10+3+5) 文章浏览阅读7.4k次，点赞6次，收藏29次。 本文通过实例探讨了准确率（ACC）、查准率（PPV）和查全率（TPR）在猫、狗和猪分类中的应用，重点讲解了误分类对指标的影响，展示了如何计算和理解这些关键评估指标在实际问题中的意义。

福建农林大学欧阳新华团队设计并合成了两种不对称的D-π-A型多功能染料（TNR和TZR），通过调节π-桥基团来实现对钙钛矿太阳能电池中双界面和晶界的钝化。

（Trap Neuter Release，简称TNR），是一种取代安乐死的人道管理和减少流浪犬和流浪猫数量的方法。 TNR藉由施以绝育手术，使之无法繁殖。 自从1980年代后期和1990年代早期以后，数个动保团体在美国逐渐推动TNR。

TNR：temporal noise reduction，时域降噪，采用多帧叠加的方式，去除时域噪声。 例如我在第一帧我看到这个像素值是 200，第二帧我看到这个像素值是 100，第三帧这个像素值是 180，第四帧这个像素是 190，那么这个像素就就更有可能是 180 而不是 100。

Sort by Add a comment...TNR🗿🍷TNR🗿🍷

2018年4月7日 · 其一是真正类率 (true positive rate ,TPR), 计算公式为： TPR = TP / (TP + FN) 刻画的是分类器所识别出的 正实例占所有正实例的比例。 另外一个是负正类率 (false positive rate, FPR),计算公式为： FPR = FP / (FP + TN) 计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比例。 还有一个真负类率（True Negative Rate，TNR），也称为specificity，计算公式为： TNR = TN / (FP + TN) = 1 - FPR. 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值. 精确率（正确率）和召回 …