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TP和TN分别是“True Positive”（真正例）和“True

TP和TN分别是“True Positive”（真正例）和“True Negative”（真负例）的简称。这两个术语常用于统计学、机器学习和医学等领域，尤其是在评估分类模型的性能时，TP和TN是用于衡量模型预测结果的重要参数。

在二元分类中，TP和TN的定义如下：

- **True Positive (TP)**：真正例，指的是模型正确地将正类（通常是感兴趣的类别）预测为正类的次数。例如，在医学检测中，TP代表那些实际上有疾病并且检测也正确地显示为有疾病的患者数量。

- **True Negative (TN)**：真负例，指的是模型正确地将负类（通常是非感兴趣的类别）预测为负类的次数。继续以医学检测为例，TN代表那些没有疾病并且检测结果也正确地显示为没有疾病的患者数量。

在二元分类问题中，TP和TN是评估模型性能的关键组成部分，可以用来计算多种评估指标，如准确率、灵敏度、特异性等。

TP和TN分别是“True Positive”（真正例）和“True Negative”（真负例）的简称。这两个术语常用于统计学、机器学习和医学等领域，尤其是在评估分类模型的性能时，TP和TN是用于衡量模型预测结果的重要参数。

在二元分类中，TP和TN的定义如下：

- **True Positive (TP)**：真正例，指的是模型正确地将正类（通常是感兴趣的类别）预测为正类的次数。例如，在医学检测中，TP代表那些实际上有疾病并且检测也正确地显示为有疾病的患者数量。

- **True Negative (TN)**：真负例，指的是模型正确地将负类（通常是非感兴趣的类别）预测为负类的次数。继续以医学检测为例，TN代表那些没有疾病并且检测结果也正确地显示为没有疾病的患者数量。

在二元分类问题中，TP和TN是评估模型性能的关键组成部分，可以用来计算多种评估指标，如准确率、灵敏度、特异性等。