true positives, true negatives, false positives, and false negatives
TPR: 分类器能够正确地识别 正样本的比率。假如有2个正样本。。。
FPR： 分类器 错误地 把负样本 看成 正样本的比率。
TNR: 分类器 正确地识别负样本的比例
FNR: 分类器错误地把正样本看成负样本的比例
TPR = tp/(tp+fn)
FPR = fp/(fp+tn)
TNR = tn/(fp+tn)
FNR = fn/(tp+fn)
precision ，recall，accuracy
precision =tp/tp+fp
recall = tp/(tp+fn)
accuracy = (tp+tn)/(tp+tn+fp+fn)
求导
求编导
