To evaluate the classifiers perform

To evaluate the classifiers performance, sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive
value (NPV) and accuracy were used. All these measures can be calculated based on four values: true positive (TP),
number of images correctly classified as motorcycles; false positive (FP), the number of images wrongly classified as
motorcycles; false negative (FN), the number of images wrongly classified as non-motorcycles and true negative (TN),
the number of images correctly classified as non-motorcycles. Those values are defined in table 1.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพื่อประเมินประสิทธิภาพของคำนามภาษา ความไว specificity ค่าคาดการณ์บวก (PPV), ลบงานมีใช้ค่า (NPV) และความถูกต้อง มาตรการเหล่านี้สามารถคำนวณได้ทั้งหมดตามค่าที่สี่: บวกจริง (TP),จำนวนภาพที่ถูกจัดให้เป็นรถจักรยานยนต์ บวกเท็จ (FP), จำนวนภาพที่ผิดจำแนกเป็นรถจักรยานยนต์ ลบเท็จ (FN), จำนวนภาพที่ผิดประเภทไม่ใช่จักรยานยนต์และลบจริง (TN),จำนวนภาพที่ถูกจัดให้เป็นรถจักรยานยนต์ที่ไม่ ค่าที่กำหนดไว้ในตาราง 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อประเมินผลการดำเนินงานแยกแยะความไวความจำเพาะค่าพยากรณ์บวก (PPV), พยากรณ์ลบ
ค่า (NPV) และความถูกต้องถูกนำมาใช้ มาตรการเหล่านี้สามารถคำนวณตามสี่ค่า: บวกจริง (TP)
จำนวนภาพจัดอย่างถูกต้องเป็นรถจักรยานยนต์ บวกปลอม (FP) จำนวนภาพจัดผิดเป็น
รถจักรยานยนต์ ลบเท็จ (FN) จำนวนภาพจัดผิดเป็นรถจักรยานยนต์ที่ไม่จริงและลบ (TN),
จำนวนภาพจัดอย่างถูกต้องเป็นรถจักรยานยนต์ที่ไม่ใช่ ค่าเหล่านั้นจะถูกกำหนดไว้ในตารางที่ 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ประเมินตามสมรรถนะ ความไว ความจำเพาะ ค่าพยากรณ์บวก ( PPV ) ลบทำนาย
ค่ามูลค่าปัจจุบันสุทธิ ( NPV ) และความถูกต้องของการใช้ มาตรการทั้งหมดนี้สามารถคำนวณได้จากค่าจริง 4 : บวก ( TP )
จำนวนของภาพอย่างถูกต้อง แยกเป็นรถจักรยานยนต์ ; บวกเท็จ ( FP ) จํานวนภาพผิดจัดเป็น
รถจักรยานยนต์ ; เท็จเชิงลบ ( FN )จํานวนภาพผิดจัดเป็นรถจักรยานยนต์ไม่ลบจริง ( TN )
จํานวนภาพอย่างถูกต้อง จัดเป็นบนรถจักรยานยนต์ ค่าเหล่านี้จะระบุไว้ในตารางที่ 1 .