ACC: SEN: SPE: AUC:

ACC是机器学习中的一个评估指标，代表模型的分类准确率。ACC表示模型在所有样本上分类正确的比例。具体计算方式为正确分类的样本数除以总样本数。
SEN、SPE和AUC是机器学习中的其他评估指标。
SEN（Sensitivity）又称为召回率或真阳性率，表示模型能够正确识别出正样本的比例。
SPE（Specificity）又称为真阴性率，表示模型能够正确识别出负样本的比例。
AUC（Area Under Curve）代表ROC曲线下的面积，是评估二分类模型优劣的一种指标，取值范围在0到1之间，数值越大代表模型性能越好。