TP.TN可能是指“True Positive”和“True Negative”，这_TP官方下载地址

TP.TN可能是指“True Positive”和“True Negative”，这两个术语通常用于统计学、机器学习和医疗诊断等领域，以评估分类模型或诊断测试的性能。

1. **True Positive (TP)**：指在实际为正类的情况下，模型正确预测为正类的数量。例如，在疾病筛查中，TP代表真正疾病患者被识别为阳性（即检测结果显示他们有病）。

2. **True Negative (TN)**：指在实际为负类的情况下，模型正确预测为负类的数量。例如，在疾病筛查中，TN代表没有疾病的个体被正确识别为阴性（即检测结果显示他们没有病）。

这两个概念常用于计算分类模型的性能指标，如准确率、召回率、和F1分数等。

TP.TN可能是指“True Positive”和“True Negative”，这两个术语通常用于统计学、机器学习和医疗诊断等领域，以评估分类模型或诊断测试的性能。

1. **True Positive (TP)**：指在实际为正类的情况下，模型正确预测为正类的数量。例如，在疾病筛查中，TP代表真正疾病患者被识别为阳性（即检测结果显示他们有病）。

2. **True Negative (TN)**：指在实际为负类的情况下，模型正确预测为负类的数量。例如，在疾病筛查中，TN代表没有疾病的个体被正确识别为阴性（即检测结果显示他们没有病）。

这两个概念常用于计算分类模型的性能指标，如准确率、召回率、和F1分数等。

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