FN、FP、TN、、TP分别是什么

在机器学习和统计学中，FN、FP、TN和TP是用来评估分类模型性能的指标。它们分别代表了分类结果中的不同情况：

1. FN（False Negative）：表示实际为正例但被错误地预测为负例的样本数量。换句话说，FN是指将正例错误地分类为负例的情况。

2. FP（False Positive）：表示实际为负例但被错误地预测为正例的样本数量。换句话说，FP是指将负例错误地分类为正例的情况。

3. TN（True Negative）：表示实际为负例且被正确地预测为负例的样本数量。换句话说，TN是指将负例正确地分类为负例的情况。

4. TP（True Positive）：表示实际为正例且被正确地预测为正例的样本数量。换句话说，TP是指将正例正确地分类为正例的情况。

这些指标通常用于构建混淆矩阵（Confusion Matrix），以评估分类模型在不同类别上的性能。通过分析这些指标，我们可以了解模型在不同类别上的分类准确性和错误情况。