详述 TPR、FPR、P(查准率)、R(查全率)之间的联系。

TPR是真正例率，指分类器将正例正确分类的概率，计算公式为TP/(TP+FN)。FPR是假正例率，指分类器将负例错误分类成正例的概率，计算公式为FP/(FP+TN)。

查准率P是指分类器预测的正例中真正正例的比例，计算公式为TP/(TP+FP)。查全率R是指真正正例中被分类器正确预测为正例的比例，计算公式为TP/(TP+FN)。

P和R是相互关联的，通俗地说，查准率P越高，分类器预测为正例的准确性越高，但同时可能漏掉一些真正的正例，导致查全率R降低；查全率R越高，分类器找出的真正正例越多，但同时可能会误分类一些负例，导致查准率P降低。

因此，分类器的性能不仅取决于P和R的大小，还取决于具体的应用场景和需求。在一些需要找出尽可能多的真正正例的场景下，应优先考虑R，而在一些需要尽可能减少误判的场景下，应优先考虑P。