python 标注tp fp

在Python中，我们通常使用True Positive（真正例）和False Positive（假正例）这两个术语来描述分类或检测模型的性能。

True Positive（真正例）是指模型正确地将实际为正例的样本预测为正例的情况。简而言之，这是模型正确地识别了真实情况的情形。

False Positive（假正例）是指模型错误地将实际为负例的样本预测为正例的情况。换句话说，这是模型错误地将负例样本误分类为正例的情况。

以二分类问题为例，假设我们有一个模型用于识别垃圾邮件。在测试集中，我们有100个正常邮件和100个垃圾邮件。在模型的预测结果中，我们有80个正常邮件被正确地预测为正常邮件（True Positive），但也有20个正常邮件错误地被预测为垃圾邮件（False Positive）。

在这个例子中，模型标注中的TP和FP分别是80和20。TP和FP的数量对于我们评估模型的性能非常重要。通过计算这些指标，我们可以得到其他性能指标，如准确率、召回率、精确度和F1分数等，从而更好地理解和评估模型的分类能力。

总而言之，TP和FP作为标注在Python中被广泛使用，用于描述模型在分类或检测任务中的预测结果，同时也用于计算其他性能指标。