True Positive

定义 / Definition

True positive（真正例/真阳性）：在分类或检测任务中，模型（或检验）把某个样本判断为“正类”，且该样本的真实标签也确为“正类”的结果。常用于医学检测、信息检索、机器学习评估（混淆矩阵）等场景。

发音 / Pronunciation (IPA)

/ˌtruː ˈpɑːzətɪv/

例句 / Examples

A true positive means the test correctly found the disease.
真正例表示检测正确地发现了疾病。

In an imbalanced dataset, a model may achieve high accuracy while still producing too few true positives for the minority class.
在类别不平衡的数据集中，模型可能准确率很高，但对少数类产生的真正例仍然过少。

词源 / Etymology

true 源自古英语 trēowe（意为“真实的、可信的”）；positive 源自拉丁语 positivus（意为“确定的、明确的”）。在统计学与诊断测试语境中，“positive/negative”用来表示判定结果，“true/false”用来表示与真实情况是否一致，于是形成“true positive（判为阳性且确为阳性）”这一术语。

相关词 / Related Words

• True Negative
• False Positive
• False Negative
• Sensitivity
• Specificity
• Precision
• Recall
• Confusion Matrix
• ROC Curve
• F1 Score

文学与著作中的用例 / Literary & Notable Works

• An Introduction to Information Retrieval（Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze）：讨论信息检索评估时会用到 true positives（与 precision/recall 相关）。
• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）：在分类评估与混淆矩阵相关章节中使用该术语。
• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）：在统计学习的分类模型评估语境下涉及 true positives 等概念。