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TP、TN、FP、FN是指在一个分类模型中预测结果与实际结果的对比情况: - TP (True Positive) 表示模型预测为正类 (positive) 的样本,实际为正类。 - TN (True Negative) 表示模型预测为负类 (negative) 的样本,实际为负类。 - FP (False Positive) 表示模型预测为正类的样本,但实际上是负类。 - FN (False Negative) 表示模型预测为负类的样本,但实际上是正类。 这些参数经常用于评测二分类问题的基本性能指标,如准确率 (accuracy)、召回率 (recall)、精确率 (precision)、F1-score 等等。