2个模型在不同阈值下的灵敏度、特异度比较，该阈值为无序分类变量

如果阈值是一个无序分类变量，即无法直接通过数值大小来比较，我们可以使用以下方法来比较两个模型在不同阈值下的灵敏度和特异度：

1. 绘制混淆矩阵：对于每个模型，在不同阈值下计算混淆矩阵，包括真阳性（True Positive，TP）、假阳性（False Positive，FP）、真阴性（True Negative，TN）和假阴性（False Negative，FN）的数量。

2. 计算灵敏度和特异度：根据混淆矩阵，可以计算出不同阈值下的灵敏度和特异度。灵敏度（也称为召回率或真阳性率）表示正例中被正确分类的比例，计算公式为 TP / (TP + FN)；特异度表示负例中被正确分类的比例，计算公式为 TN / (TN + FP)。

3. 绘制灵敏度-特异度曲线：根据不同阈值下的灵敏度和特异度，可以绘制出灵敏度-特异度曲线。在该曲线上，我们可以观察到不同模型在不同阈值下的表现，并进行比较。

4. 比较曲线下面积：可以通过计算灵敏度-特异度曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）来比较两个模型的性能。AUC值越大，说明模型的整体性能越好。

需要注意的是，对于无序分类变量的阈值比较，我们主要关注的是模型在不同阈值下的整体表现，而不是具体的数值大小。因此，绘制和比较灵敏度-特异度曲线以及计算AUC值是较为常用的方法。