(TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)

这是一个关于混淆矩阵中真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）的计算，用于评估二分类模型的准确性。公式中的 TP 表示正确预测为正例的样本数，TN 表示正确预测为负例的样本数，FP 表示错误预测为正例的样本数，FN 表示错误预测为负例的样本数。公式计算的结果是模型的准确率（Accuracy），表示模型正确预测的比例。

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(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)

(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)是一个常见的二分类模型中的评估指标，表示正确分类的样本数占总样本数的比例。其中，TP表示真正例（True Positive），即模型正确预测为正例的样本数；TN表示真负例（True Negative），即模型正确预测为负例的样本数；FP表示假正例（False Positive），即模型错误预测为正例的样本数；FN表示假负例（False Negative），即模型错误预测为负例的样本数。

根据给出的公式，(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)可以计算出模型的准确率（Accuracy），即模型正确分类的样本数占总样本数的比例。

范例：根据给出的公式，可以使用以下代码计算准确率[^1]：

TP = 80
TN = 90
FP = 10
FN = 20

accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)
print("准确率为：", accuracy)  # 输出：0.85

(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)

您的第一个问题是有关混淆矩阵的计算。具体地说，您正在查询二分类问题中的准确率 (accuracy) 的计算公式，其中 TP 代表真阳性 (True Positive) 的数目，TN 代表真阴性 (True Negative) 的数目，FP 代表假阳性 (False Positive) 的数目，FN 代表假阴性 (False Negative) 的数目。因此，根据您的提问，准确率的计算公式为 (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。但是，请注意，准确率并不总是表示一个分类器的性能。在某些情况下，其他指标 (例如精度、召回率、F1 得分等) 可能更加重要。