混淆矩阵中TN、TP、FN、FP的具体含义

混淆矩阵（Confusion Matrix）是评估分类模型性能的一种常用方法，它将模型的预测结果与真实结果对比，得到四个指标：真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。

真正例（True Positive, TP）：指模型将正例（Positive）正确地判定为正例的数量。

假正例（False Positive, FP）：指模型将反例（Negative）错误地判定为正例的数量。

真反例（True Negative, TN）：指模型将反例（Negative）正确地判定为反例的数量。

假反例（False Negative, FN）：指模型将正例（Positive）错误地判定为反例的数量。

在混淆矩阵中，TP和TN代表模型的正确预测数，FP和FN代表模型的错误预测数。通过计算混淆矩阵中的四个指标，可以得到模型的准确率、精确率、召回率和F1值等评价指标。

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混淆矩阵中TP FN FP TN的含义

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一工具，它将模型的预测结果与真实标签进行比较。在混淆矩阵中，TP、FN、FP和TN分别代表以下含义：

1. TP（True Positive）：表示模型正确地将正样本预测为正样本的数量。即模型将正样本正确地分类为正样本的数量。

2. FN（False Negative）：表示模型错误地将正样本预测为负样本的数量。即模型将正样本错误地分类为负样本的数量。

3. FP（False Positive）：表示模型错误地将负样本预测为正样本的数量。即模型将负样本错误地分类为正样本的数量。

4. TN（True Negative）：表示模型正确地将负样本预测为负样本的数量。即模型将负样本正确地分类为负样本的数量。

混淆矩阵中的tp，fp，tn，fn

混淆矩阵中的TP、FP、TN和FN分别代表真正例（True Positive）、假正例（False Positive）、真负例（True Negative）和假负例（False Negative）。

- TP（真正例）：表示模型正确地预测为正例的样本数量。
- FP（假正例）：表示模型错误地预测为正例的样本数量。
- TN（真负例）：表示模型正确地预测为负例的样本数量。
- FN（假负例）：表示模型错误地预测为负例的样本数量。

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种方法，通过统计模型预测结果与真实标签的对应关系，可以计算出准确率、召回率、精确率等指标。

以下是一个示例代码，用于计算混淆矩阵中的TP、FP、TN和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
print("混淆矩阵：")
print("TP:", TP)
print("FP:", FP)
print("TN:", TN)
print("FN:", FN)