《表2 分类混淆矩阵:部分决策树在软件缺陷预测中的应用》
为有效评价各算法性能,使用分类混淆矩阵(见表2)表示预测完成后的各项结果数据,其中TP表示有缺陷样本被正确预测的数量,FN表示无缺陷样本被预测为有缺陷样本的数量,FP表示有缺陷样本被预测为无缺陷样本的数量,TN表示无缺陷样本被正确预测的数量。
图表编号 | XD00168911000 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.03.15 |
作者 | 张洋 |
绘制单位 | 湖南省农村信用社联合社信息科技部 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
为有效评价各算法性能,使用分类混淆矩阵(见表2)表示预测完成后的各项结果数据,其中TP表示有缺陷样本被正确预测的数量,FN表示无缺陷样本被预测为有缺陷样本的数量,FP表示有缺陷样本被预测为无缺陷样本的数量,TN表示无缺陷样本被正确预测的数量。
图表编号 | XD00168911000 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.03.15 |
作者 | 张洋 |
绘制单位 | 湖南省农村信用社联合社信息科技部 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |