如题，这个问题很是迷茫，求各位告诉在下，如何算出真阳性，真阴性，假阳性，假阴性。
在医学诊断或统计学中，真阳性（True Positive，TP）、假阳性（False Positive，FP）、真阴性（True Negative，TN）和假阴性（False Negative，FN）是四个常见的术语，用于评估分类模型的性能。
真阳性是指被分类器正确地识别为正例的样本数量，假阳性是指被分类器错误地分类为正例的样本数量，真阴性是指被分类器正确地识别为负例的样本数量，假阴性是指被分类器错误地分类为负例的样本数量。
在已知敏感度和特异度的情况下，可以使用以下公式来计算真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的数量：
真阳性（TP）= 真实正例数 × 敏感度
假阳性（FP）= 真实负例数 × (1 - 特异度)
真阴性（TN）= 真实负例数 × 特异度
假阴性（FN）= 真实正例数 × (1 - 敏感度)
其中，真实正例数是指实际上为正例的样本数量，真实负例数是指实际上为负例的样本数量。注意，真实正例数加真实负例数等于样本总数。
需要注意的是，敏感度和特异度通常是通过对一组已知样本进行测试得到的。因此，在计算真阳性、假阳性、真阴性和假阴性时，需要知道样本总数、真实正例数和真实负例数的值。如果这些值未知，则需要进行实验或调查来获取它们。