在数据科学和机器学习领域，评估模型性能时经常会遇到TP、TN、FP、FN这些术语。它们是衡量模型准确性的关键指标，就像一把尺子，帮助我们判断模型的表现好坏。
首先，TP（True Positive）代表正确预测为正例的数量✅。比如，一个垃圾邮件检测系统正确识别出了垃圾邮件。TN（True Negative）表示正确预测为负例的数量，默认情况下是正常邮件被正确分类✨。而FP（False Positive），即误报，错误地将正常邮件标记为垃圾邮件🙃。最后，FN（False Negative）指漏报，也就是垃圾邮件被错误地当作正常邮件放过🔥。
理解这四个概念对于优化算法至关重要！通过分析这些数据点，我们可以调整模型参数，提高预测精度，从而更好地服务于实际需求。🌟
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