机器学习评价指标（1）——灵敏度（sensitivity）/查准率/召回率（Recall）/和特异度（Specificity）
理想状态：标准或者阈值在分界点 实际状况：漏诊和误诊二者择一 若选用绿线作为判断标准，则没有误判一个正常人，但是漏掉了部分患者。这种情况下，特异度最高； 特异度（TNR）：true negative rate，描述识别出的负例占所有负例的比例 计算公式为：TNR= TN / (FP + TN) 。 特异度越高的意思是，尽可能多地负例判断为负，即将正常人判定为正常人，而不出现误判。（所以分子代表的是
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