机器学习分类模型评价指标总结（准确率、精确率、召回率、Fmax、TPR、FPR、ROC曲线、PR曲线，AUC，AUPR）
为了看懂论文，不得不先学一些预备知识（（55555主要概念解释见图TP、FP、TN、FN准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）真阳性率TPR、伪阳性率FPRF1-score=2TP/(2*TP+FP+FN)最大响应分数Fmax为F1-score的最大值（在最佳阈值的前提下）如下图：HR指标（命中率）：正确分类的样本数/样本总数ROC曲线、AUC指标：PR曲线、AUPR指标：AP指标（平均精确度