TP、TN、FP、FN

TP（True Positive）指的是模型正确地将正样本预测为正样本的数量。
TN（True Negative）指的是模型正确地将负样本预测为负样本的数量。
FP（False Positive）指的是模型错误地将负样本预测为正样本的数量。
FN（False Negative）指的是模型错误地将正样本预测为负样本的数量。

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ACC里面TP TN FP FN是什么

TP是True Positive，表示实际为正例且被判定为正例的样本数；

TN是True Negative，表示实际为负例且被判定为负例的样本数；

FP是False Positive，表示实际为负例但被判定为正例的样本数；

FN是False Negative，表示实际为正例但被判定为负例的样本数。

python 两个图像的tp tn fp fn

在Python中，可以使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix函数来计算TP、TN、FP、FN。示例代码如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

y_true = [0, 1, 0, 1, 1]  # 实际标签
y_pred = [1, 1, 0, 1, 0]  # 预测标签

tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()

print(f"TP = {tp}, TN = {tn}, FP = {fp}, FN = {fn}")

输出结果为：TP = 2, TN = 1, FP = 1, FN = 1。