当 TPR=FPR 为一条斜对角线时,表示预测为正-|||-样本的结果一-半是对的,一半是错的,为随机分-|||-类器的预测效果。-|||-A 对-|||-B 错

TPR（真正率）和FPR（假正率）是评估分类器性能的两个重要指标。当TPR等于FPR时，意味着分类器在区分正样本和负样本时没有表现出优于随机猜测的能力。在这种情况下，分类器的预测结果中，预测为正样本的样本中，一半是正确的，一半是错误的，这表明分类器的预测效果与随机分类器相当。