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True Positive (Richtig positiv)

oder auch Richtig positiv, TP (Metrik), Wahr positiv

Männliche Person, frontal, schaut in die Kamera; trägt kariertes Hemd über dunkelfarbigem T‑Shirt; heller Innenraum mit unscharfem Monitor oder Poster links und Fenster rechts.

von Richard Albrecht am 18.10.2026

Ein True Positive ist ein Fall, den ein KI-Modell als zutreffend einordnet und der tatsächlich zutrifft. Es ist eines der vier Felder der Confusion Matrix und das Feld, an dem der Nutzen einer Erkennung hängt.

True Positive (Richtig positiv)

Ein Fall, den ein Modell als zutreffend einordnet und der tatsächlich zutrifft.
Beispiel: „Von 200 gemeldeten Betrugsfällen waren 140 True Positives und 60 Fehlalarme.“

Die vier Felder zusammen: richtig erkannt, fälschlich gemeldet, übersehen und richtig durchgelassen. Jede Kennzahl der Bewertung lässt sich aus diesen vier berechnen.

Im Deutschen stehen zwei Formen nebeneinander: richtig positiv, die in Statistik und Medizin eingeführte Fügung, und wahr positiv als wörtlichere Übersetzung. In Werkzeugen und Berichten steht fast immer die englische Form.

Warum die Zahl allein nichts sagt

Weil sie ohne die anderen drei Felder unvollständig ist. Ein Modell, das jeden Fall meldet, hat die höchstmögliche Zahl an richtigen Treffern und ist wertlos, weil es ebenso viele Fehlalarme erzeugt. Erst im Verhältnis zu den fälschlich gemeldeten und den übersehenen Fällen entsteht eine Aussage, siehe Präzision und Trefferquote.

Wo die Zahl im Alltag auftaucht

In jedem Bericht über eine Erkennung. Betrugsprüfung, Spamfilter, Qualitätskontrolle, medizinische Vorbefunde: Überall zählt zuerst, wie viele der gesuchten Fälle gefunden wurden. Die Zahl steht dann meist neben der Gesamtzahl der gemeldeten, und genau dieses Verhältnis ist die interessante Angabe.

Was sich damit steuern lässt

Die Schwelle. Senkt man sie, steigen die richtigen Treffer und die Fehlalarme gleichzeitig; hebt man sie, sinken beide. Es gibt keine Einstellung, die nur das eine verbessert, und deshalb beginnt jede Festlegung mit der Frage, was teurer ist: ein übersehener Fall oder ein unnötiger Alarm.

Was in der Abnahme dazugehört

Die absolute Zahl und nicht nur der Anteil. Neunzig Prozent erkannte Fälle klingen gut und bedeuten bei zehntausend Vorgängen am Tag tausend übersehene. Wer eine Erkennung einführt, rechnet deshalb in Stückzahlen je Tag, weil daran die Arbeit hängt und nicht an der Quote.

Siehe auch:

Confusion Matrix

Eine Tabelle, die Vorhersagen und tatsächliche Werte gegenüberstellt.

#Künstliche Intelligenz (KI)

True Negative (Richtig negativ)

Ein Fall, den ein Modell als nicht zutreffend einordnet und der tatsächlich nicht zutrifft.

#Künstliche Intelligenz (KI)

False Positive

Ein Fehlalarm: Das Modell meldet einen Fall, den es nicht gibt.

#Künstliche Intelligenz (KI)

False Negative

Ein übersehener Fall: Das Modell meldet nicht, obwohl der gesuchte Fall vorliegt.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Präzision und Trefferquote (Machine Learning)

Zwei Maße, die beschreiben, wie treffsicher und wie vollständig ein Modell arbeitet.

#Künstliche Intelligenz (KI)

F1-Wert (F1-Score)

Ein Gütemaß für KI-Modelle, das Präzision und Trefferquote in einer Zahl zusammenfasst.

#Künstliche Intelligenz (KI)