📊 TP、TN、FP、FN解释说明_tn tp

数据分析和机器学习中，准确率和错误率的计算离不开四个核心概念：True Positive (TP)、True Negative (TN)、False Positive (FP) 和 False Negative (FN)。它们就像一把衡量模型性能的尺子，帮助我们理解算法的表现是否靠谱。🧐

首先，TP（真正例） 是指模型正确预测为正类别的样本数量，比如你预测一个人有病且确实患病。接着是 TN（真负例），即模型正确预测为负类别的样本数量，比如预测一个人健康且确实无病。然而，当模型出错时，就会出现错误分类的情况。例如，FP（假正例） 是错误地将负类别预测为正类别，像是误诊；而 FN（假负例） 则是将正类别错误地预测为负类别，相当于漏诊。⚠️

这四个指标不仅用于医学诊断，还广泛应用于金融风控、广告推荐等领域。通过分析这些值，我们可以优化算法，提高决策的精准度。🎯

💡 小提示：提升模型性能的关键在于平衡 FP 和 FN 的权衡，避免“过度乐观”或“过于保守”。💪

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