TP（True Positive）、TN（True Negative）、FP（False Positive）和FN（False Negative）是分類結果的「混淆矩陣」（Confusion Matrix）中的四個基本元素，具體含義如下：
TP（True Positive）。實際為正，預測也為正。
TN（True Negative）。實際為負，預測也為負。
FP（False Positive）。實際為負，但預測為正。也被稱為I類錯誤或「假陽性」。
FN（False Negative）。實際為正，但預測為負。也被稱為II類錯誤或「假陰性」。
這些指標幫助評估分類模型的性能，特別是在處理不平衡數據集時。