TP、FP、TN、FN的意思

这些是二元分类模型（binary classification model）中的四个术语，具体含义如下：

- TP（True Positive）：真正例，即模型预测为正例且实际为正例的样本数。
- FP（False Positive）：假正例，即模型预测为正例但实际为负例的样本数。
- TN（True Negative）：真负例，即模型预测为负例且实际为负例的样本数。
- FN（False Negative）：假负例，即模型预测为负例但实际为正例的样本数。

通常情况下，我们会关注模型的准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 值（F1-score），这些指标都与 TP、FP、TN、FN 相关。