機器學習評價指標（1）——靈敏度（sensitivity）/查準率/召回率（Recall）/和特異度（Specificity）
理想狀態：標準或者閾值在分界點 實際狀況：漏診和誤診二者擇一 若選用綠線作爲判斷標準，則沒有誤判一個正常人，但是漏掉了部分患者。這種情況下，特異度最高； 特異度（TNR）：true negative rate，描述識別出的負例佔所有負例的比例 計算公式爲：TNR= TN / (FP + TN) 。 特異度越高的意思是，儘可能多地負例判斷爲負，即將正常人判定爲正常人，而不出現誤判。（所以分子代表的是
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