tp+tn：正确分类的样本总和，正确分类的正样本数量+正确分类的负样本数量。 TP和TN都好理解，直接看第二位P和N就很明确的看出代表的是正样本还是负样本的数量。

2020年11月21日 · 以西瓜数据集为例，我们来通俗理解一下什么是tp、tn、fp、fn。 tp：被模型预测为好瓜的好瓜（是真正的好瓜，而且也被模型预测为好瓜） tn：被模型预测为坏瓜的坏瓜（是真正的坏瓜，而且也被模型预测为坏瓜）

2024年5月30日 · TP（True Positive，真阳性）：实际为正类的样本被正确地分类为正类的数量。 TN（True Negative，真阴性）：实际为负类的样本被正确地分类为负类的数量。 FP（False Positive，假阳性）：实际为负类的样本被错误地分类为正类的数量（也称为Type I错误）。 FN（False Negative，假阴性）：实际为正类的样本被错误地分类为负类的数量（也称为Type II错误）。 基于混淆矩阵，可以计算出多种评价指标来衡量模型的性能。 精确率表示在所有被预 …

True Positive (TP)：如果模型预测某人患有癌症，且这个人确实患有癌症，那么这是一个真阳性。 True Negative (TN) ：如果模型预测某人没有癌症，且这个人确实没有癌症，那么这是一个真阴性。

2024年6月5日 · tp：实际是正样本预测也是正样本；tn：预测是负样本实际也是负样本；fn：实际上是正要根本预测为负样本；fp. 机器学习 分类 评估 方法—— 准确率 、 精确 率 、 召回率 、 F1 - score 、ROC曲线 的详细介绍

Recall = TP/（TP+FN） 即当前被分到正样本类别中，真实的正样本占所有正样本的比例，即召回率（召回了多少正样本比例）； （召回率表示真正预测为正样本的样本数占实际正样本的样本数的比率）

2024年11月13日 · 真正类(tp)：实际患病的人被检测为阳性。 真负类(tn)：实际健康的人被检测为阴性。 假正类(fp)：实际健康的人被错误地检测为阳性。 假负类(fn)：实际患病的人被错误地检测为阴性。 现在假设有100个人参加了检查,其中50人实际患病,50人实际健康。检测结果如下:

2024年9月18日 · 理解TP、FP、TN、FN，关键在于把握两个概念：分类器的预测结果与实际结果。这两个概念是理解四个术语的基础。 TP，即True Positive，表示分类器正确预测为正样本的实例数量。换句话说，它就是那些实际为正样本且被分类器识别为正样本的案例。

2020年12月7日 · TP（True Positives）： 真的正样本 = 【正样本 被正确分为 正样本】 TN（True Negatives）： 真的负样本 = 【负样本 被正确分为 负样本】 FP（False Positives）： 假的正样本 = 【负样本 被错误分为 正样本】

2021年8月27日 · tn 的意思是，预测的结果为 n ，即认为预测对象是f，而这个预测是正确的，所以记为 t . 这个时候思考：那么tn到底代表真实情况是t还是f？ 这就有点绕了，有一个简便的方法：将t记为+，f记为-，p记为+，n记为-