【TP是什么】TP是“True Positive”的缩写，常用于机器学习和统计学中，表示实际为正类且被模型正确预测为正类的样本数量。
在分类任务中，TP是评估模型性能的重要指标之一。它与TN（真负例）、FP（假正例）、FN（假负例）共同构成混淆矩阵，帮助分析模型的准确性。
| 术语 | 含义 |
| TP | 实际为正类，预测也为正类的样本数 |
| TN | 实际为负类，预测也为负类的样本数 |
| FP | 实际为负类，预测为正类的样本数 |
| FN | 实际为正类，预测为负类的样本数 |
通过计算TP，可以进一步得出准确率、召回率等指标，从而更全面地评估模型表现。
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