TP、TN、FP、FN是指在一個分類模型中預測結果與實際結果的對比情況：

- TP (True Positive) 表示模型預測為正類 (positive) 的樣本，實際為正類。

- TN (True Negative) 表示模型預測為負類 (negative) 的樣本，實際為負類。

- FP (False Positive) 表示模型預測為正類的樣本，但實際上是負類。

- FN (False Negative) 表示模型預測為負類的樣本，但實際上是正類。

這些參數經常用于評測二分類問題的基本性能指標，如準確率 (accuracy)、召回率 (recall)、精確率 (precision)、F1-score 等等。