混淆矩阵tp fp fn tn

混矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具，它用于描述分类任务中的真阳性(TP)，假阳性(FP)，假阴性(FN)和真阴性(TN)的情况。

在Python中，可以使用以下代码来计算混淆矩阵的四个元素：TP、FP、TN、FN。

# 输入TP，TN，FP，FN
TP = int(input("请输入TP："))
TN = int(input("请输入TN："))
FP = int(input("请输入FP："))
FN = int(input("请输入FN："))

# 输出混淆矩阵
confusion_matrix = [[TP, FP], [FN, TN]]
print("混淆矩阵：", confusion_matrix)

其中，TP表示真阳性，即被正确地划分为正例的样本数；FP表示假阳性，即被错误地划分为正例的样本数；FN表示假阴性，即被错误地划分为负例的样本数；TN表示真阴性，即被正确地划分为负例的样本数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [输入TP，TN，FP和FN，然后输出混淆矩阵和评价指标的Python代码](https://download.csdn.net/download/weixin_46163097/87666583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【模型评估】混淆矩阵（confusion_matrix）之 TP、FP、TN、FN；敏感度、特异度、准确率、精确率](https://blog.csdn.net/wsLJQian/article/details/131001328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]