TP | FP | TN | FN

小小的记录一下四者含义，看论文的时候总是迷糊

基本概念：（原链接写的更加清晰）

TP：True Positive，分类器预测结果为正样本，实际也为正样本，即正样本被正确识别的数量。

FP：False Positive，分类器预测结果为正样本，实际为负样本，即误报的负样本数量。

TN：True Negative，分类器预测结果为负样本，实际为负样本，即负样本被正确识别的数量。

FN：False Negative，分类器预测结果为负样本，实际为正样本，即漏报的正样本数量。

第一位是分类器预测是否正确，第二位表示分类器预测结果，这样记忆就很方便啦！