论文中的tp

在论文中，"TP"通常指的是"True Positive"（真阳性），这是统计学中用于评估分类模型性能的一个术语，特别是在二分类问题中。在混淆矩阵中，TP表示实际为正样本且被模型正确预测为正样本的个数。

TP （True Positive）:

实际为正样本

模型预测结果也为正样本

TP （True Positive Rate）:

也称为查准率（Precision），计算公式为 TP / （TP + FP），表示模型预测为正样本的实例中真正为正样本的比例。

在评估分类器性能时，TP是重要的指标之一，与其他指标如FP（False Positive，假阳性）、FN（False Negative，假阴性）和TN（True Negative，真阴性）一起，用于计算不同的性能指标，如准确率、召回率、F1分数等。