Tp值代表什麼意思

TP（True Positive）值通常用於機器學習和數據挖掘領域，用來評估一個分類器或者預測模型的性能。它代表的是真正例，也就是說，預測為正類的樣本中，實際上也確實是正類的樣本數。

在二元分類問題中，通常會涉及到四個主要的評估指標：

1. True Positive (TP)：真正例，即預測為正類且實際上也為正類的樣本數。
2. False Positive (FP)：假正例，即預測為正類但實際上為負類的樣本數。
3. True Negative (TN)：真負例，即預測為負類且實際上也為負類的樣本數。
4. False Negative (FN)：假負例，即預測為負類但實際上為正類的樣本數。

這些指標可以用來計算更複雜的評估指標，如準確率、召回率、F1值等。例如，準確率是TP/(TP+FP+FN+TN)，召回率是TP/(TP+FN)。

在不同的應用領域中，可能會根據具體情況對這些指標有不同的稱呼，但TP值代表真正例這一點是通用的。