什么是真阳性（True Positive, TP）？

真阳性（True Positive, TP）在机器学习分类问题中，指的是当样本的实际类别为正类（如疾病患者或欺诈交易）时，模型也正确预测为正类的情况。简言之，模型准确识别出实际存在的正类实例，是评估分类性能的核心指标之一。

在AI产品开发落地中，真阳性直接影响模型的实用性和用户体验。例如，在医疗诊断AI中，高真阳性率意味着更多真实病例被及时检出，提升系统可靠性；在推荐系统中，优化真阳性能确保相关物品被精准推荐，从而提高用户满意度和商业价值。