TP.TN是指目标点（TP，True Positive）和假负点（TN，_TP官方下载地址

TP.TN是指目标点（TP，True Positive）和假负点（TN，True Negative）的缩写，常用于统计学和机器学习中的分类评价指标。

在二分类问题中：
- **TP（True Positive）**：实际为正类且被模型正确预测为正类的样本数量。
- **TN（True Negative）**：实际为负类且被模型正确预测为负类的样本数量。

这两个指标常与其他评估指标一起使用，比如假阳性（FP，False Positive）和假阴性（FN，False Negative），构成混淆矩阵，用于评估分类模型的性能。

### 示例

假设我们有一个二分类模型来预测癌症患者：

- **TP**：模型正确预测出癌症患者的数量。
- **TN**：模型正确预测出健康人的数量。
- **FP**：模型错误地预测健康人为癌症患者的数量。
- **FN**：模型未能预测出实际癌症患者的数量。

通过这四个值，我们可以计算出精确度、召回率、F1 Score等重要指标，从而全面评估模型的效果。

TP.TN是指目标点（TP，True Positive）和假负点（TN，True Negative）的缩写，常用于统计学和机器学习中的分类评价指标。

在二分类问题中：
- **TP（True Positive）**：实际为正类且被模型正确预测为正类的样本数量。
- **TN（True Negative）**：实际为负类且被模型正确预测为负类的样本数量。

这两个指标常与其他评估指标一起使用，比如假阳性（FP，False Positive）和假阴性（FN，False Negative），构成混淆矩阵，用于评估分类模型的性能。

### 示例

假设我们有一个二分类模型来预测癌症患者：

- **TP**：模型正确预测出癌症患者的数量。
- **TN**：模型正确预测出健康人的数量。
- **FP**：模型错误地预测健康人为癌症患者的数量。
- **FN**：模型未能预测出实际癌症患者的数量。

通过这四个值，我们可以计算出精确度、召回率、F1 Score等重要指标，从而全面评估模型的效果。

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