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)

相关问题

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%"]
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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。