機器學習中的敏感性和特異性的概念

敏感性 Sensitivity 敏感性又稱真陽性率，就是發病之後，你的診斷方法對疾病的敏感程度（識別能力）。 敏感性越高，漏診概率越低。 特異性 Specificity 特異性又稱真陰性率，不發病（我們這裏稱之爲健康）的特徵是有別於發病的特徵的，我們利用這些差異避免誤診，那麼診斷標準對於這些差異利用的如何就用特異性來表示。 特異性越高，確診概率越高。 舉個例子 樣本是100個人，其中90個人無病，

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