真阳性率 (True Positive Rate，简称 TPR) 是统计学、机器学习和医学诊断中用于评估二元分类模型性能的衡量标准。它表示被模型正确识别或分类为阳性的实际阳性病例的比例。 TPR 也称为灵敏度、召回率或命中率。

真实率可用于衡量二元上下文问题。例如，预测事件、检测疾病、质量控制和机器学习——评估分类算法或模型的性能。

真阳性率的公式

TPR 率衡量模型准确检测为阳性的阳性实例的比例。计算公式为：

TPR = TP / (TP + FN)

• TP（True Positive）——正确分类的正例。
• FN (False Negative) ——错误分类的负实例。

参考来源

【1】https://www.iguazio.com/glossary/true-positive-rate/