分别介绍以下六个常用评价指标：Accuracy、F1 score、Precision、Recall、AUROC、AUPRC，包括它们的定义、原理、作用、代表的意义、公式等

1. Accuracy（准确率）：指分类器预测正确的样本数与总样本数之比，是最简单和最常用的评价指标之一。
公式：Accuracy = (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)

2. Precision（精确率）：指分类器预测为正类的样本中实际为正类的样本数占所有预测为正类的样本数的比例，即分类器预测为正类的样本中真正为正类的概率。
公式：Precision = TP/(TP+FP)

3. Recall（召回率）：指分类器预测为正类的样本中实际为正类的样本数占所有实际为正类的样本数的比例，即分类器能够识别出正样本的能力。
公式：Recall = TP/(TP+FN)

4. F1 score：将Precision和Recall结合起来，综合考虑分类器的精确度和召回率，是一个综合评价指标。
公式：F1 score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)

5. AUROC（ROC曲线下面积）：ROC曲线是以False Positive Rate（FPR）为横坐标，True Positive Rate（TPR）为纵坐标绘制出来的曲线，AUROC即ROC曲线下面积，其取值范围为0.5~1。AUROC越大，表示分类器的性能越好。
公式：AUROC = AUC(ROC)

6. AUPRC（PR曲线下面积）：PR曲线是以Precision为横坐标，Recall为纵坐标绘制出来的曲线，AUPRC即PR曲线下面积，其取值范围为0~1。AUPRC越大，表示分类器的性能越好。
公式：AUPRC = AUC(PR)