三分类问题的准确率、精确率、灵敏度、特异度、ROC曲线、AUC的计算公式

好的，针对你的问题，以下是三分类问题的准确率、精确率、灵敏度、特异度、ROC曲线、AUC的计算公式：

1. 准确率（Accuracy）：预测正确的样本数占总样本数的比例。
准确率 = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN)

2. 精确率（Precision）：预测为正样本的样本中，真正为正样本的比例。
精确率 = TP / (TP+FP)

3. 灵敏度（Recall，也叫召回率）：真正为正样本的样本中，被预测为正样本的比例。
灵敏度 = TP / (TP+FN)

4. 特异度（Specificity）：真正为负样本的样本中，被预测为负样本的比例。
特异度 = TN / (TN+FP)

5. ROC曲线：ROC曲线是以灵敏度为纵坐标，(1-特异度)为横坐标，绘制出的曲线。

6. AUC（Area under ROC Curve）：ROC曲线下的面积，用于比较不同分类模型的优劣。
AUC的计算可以通过数值积分或者简单的梯形法进行计算，通常范围在0.5到1之间，越接近1则表示模型性能越好。

以上就是三分类问题的准确率、精确率、灵敏度、特异度、ROC曲线、AUC的计算公式，希望能对你有所帮助！