特异性 灵敏度 python

特异性和灵敏度是评估分类模型性能的指标。特异性是指在所有实际为负样本中，分类器正确预测为负样本的比例。而灵敏度（也称为召回率）是指在所有实际为正样本中，分类器正确预测为正样本的比例。

在Python中，可以使用以下代码计算特异性和灵敏度：

特异性：

specificity = 1 - test_fpr

其中，`test_fpr`是测试集的假正率，表示分类器将负样本错误分类为正样本的比例。

灵敏度：

sensitivity = test_tpr

其中，`test_tpr`是测试集的真正率，表示分类器将正样本正确分类为正样本的比例。

请注意，以上代码中的`test_fpr`和`test_tpr`是从ROC曲线中获取的。

因此，在Python中计算特异性和灵敏度的代码如下：

specificity = 1 - test_fpr
sensitivity = test_tpr

其中，`specificity`表示特异性，`sensitivity`表示灵敏度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python绘制敏感性和特异性曲线（交叉）](https://blog.csdn.net/qq_39397927/article/details/127829583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【机器学习】图像语义分割常用指标Dice系数 敏感性 特异性 IOU及python代码实现](https://blog.csdn.net/adreammaker/article/details/126837006)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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