请你使用'sklearn.metrics库，计算accuracy 敏感度和特异度

好的，以下是使用'sklearn.metrics库计算accuracy、敏感度和特异度的示例代码：

假设我们有一个二分类的问题，其中预测结果存储在y_pred中，真实结果存储在y_true中。

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 计算敏感度
sensitivity = cm[0, 0] / (cm[0, 0] + cm[0, 1])

# 计算特异度
specificity = cm[1, 1] / (cm[1, 0] + cm[1, 1])

其中，accuracy_score()函数计算准确率，confusion_matrix()函数计算混淆矩阵，通过混淆矩阵可以计算敏感度和特异度。具体而言，混淆矩阵的四个元素分别表示“真正例”、“假反例”、“假正例”和“真反例”四种情况的数量。敏感度表示在所有真实为正例的样本中，分类器正确识别为正例的比例，特异度表示在所有真实为反例的样本中，分类器正确识别为反例的比例。