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)