Lihat sumber Peran True Positive dalam Pembelajaran Mesin

True positive adalah salah satu metrik evaluasi yang sangat penting dalam bidang [[Pembelajaran Mesin]] (machine learning). Metrik ini digunakan untuk mengukur seberapa baik sebuah model dalam mengidentifikasi kelas positif secara akurat.

== Makna True Positive pada Klasifikasi ==
Pada masalah [[klasifikasi]], true positive terjadi ketika model memprediksi suatu data sebagai positif, dan label aslinya memang positif. Contohnya, dalam pendeteksian spam, true positive berarti email spam benar-benar diklasifikasikan sebagai spam oleh sistem.

== Pengaruh pada Pengukuran Kinerja Model ==
True positive digunakan dalam berbagai pengukuran kinerja model seperti [[akurasi]], [[presisi]] (precision), dan [[recall]]. Nilai true positive yang tinggi menandakan kemampuan model dalam mengenali kelas target secara efektif.

== Implikasi pada Pengambilan Keputusan ==
Dalam penerapan nyata, meningkatkan jumlah true positive dapat meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap sistem [[kecerdasan buatan]]. Namun, hal ini harus diimbangi dengan pengurangan [[false positive]] agar sistem tetap relevan dan tidak menimbulkan kesalahan interpretasi.