机器学习中的敏感性和特异性的概念

敏感性 Sensitivity 敏感性又称真阳性率，就是发病之后，你的诊断方法对疾病的敏感程度（识别能力）。 敏感性越高，漏诊概率越低。 特异性 Specificity 特异性又称真阴性率，不发病（我们这里称之为健康）的特征是有别于发病的特征的，我们利用这些差异避免误诊，那么诊断标准对于这些差异利用的如何就用特异性来表示。 特异性越高，确诊概率越高。 举个例子 样本是100个人，其中90个人无病，

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