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。