真负类 TN 是指二分类问题中被正确判断为负类的样本。

对于二分类问题，样例可根据其真实类别与学习器预测类别的组合分为四类，分别是真正类 True Positive 、假正类 False Positive 、真负类 True Negative 和假负类 False Negative 四种情形。

其中 True 和 False 用于判断结果的正确与否，Positive 和 Negative 用于判断正类还是负类，由此可知 样本总数 = TP + FP + TN + FN

TN 指本来为负类，且被正确判定为负类的样本。

相关词：假正类、真反类、假反类、 ROC 曲线、 AUC 曲线