auc apr f1 tpr tnr

这些是机器学习中常用的评价指标，分别表示：

- AUC（Area Under the ROC Curve）：ROC曲线下的面积，用于判断模型的整体性能。
- APR（Average Precision）：平均准确率，用于衡量模型预测的精准性。
- F1 Score：精确率和召回率的调和平均数，用于综合评价模型的精准性和完整性。
- TPR（True Positive Rate）：真正例率，即模型预测为正例且实际为正例的样本数占所有正例样本的比例。
- TNR（True Negative Rate）：真负例率，即模型预测为负例且实际为负例的样本数占所有负例样本的比例。

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这两个指标都是用来评估二分类模型的性能，但是它们的计算方法不同。auc(tpr,fpr)计算的是ROC曲线下的面积，其中tpr表示真阳率（即真实正例中被正确预测为正例的比例），fpr表示假阳率（即真实负例中被错误预测为正例的比例）；而auc(fpr,tpr)计算的是ROC曲线上方的面积，其中fpr表示假阳率，tpr表示真阳率。这两个指标的结果是相同的，只是计算方法不同。

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这两个指标都是用来计算ROC曲线下面积（AUC）的，但是顺序不同。auc(tpr,fpr)是真正率（TPR）在纵轴，假正率（FPR）在横轴时的AUC值，而auc(fpr,tpr)则是反过来的，即横轴为TPR，纵轴为FPR。这两个指标的值相等，但是在不同场合下可能会使用不同的指标。通常情况下，auc(tpr,fpr)是常用的求AUC值的指标。