cross_val_score怎么计算灵敏度Sn

cross_val_score函数是用来评估模型性能的，它返回的是模型在交叉验证数据集上的评分。它并不计算灵敏度Sn，因此无法直接得到Sn的值。

要计算灵敏度Sn，需要在交叉验证过程中手动计算。可以在每一次交叉验证中，将测试集的真实标签和模型预测的标签作为输入，计算出Sn的值。然后将每次交叉验证得到的Sn值求平均，作为模型的最终Sn值。

以下是一个示例代码，演示如何在交叉验证过程中计算Sn值：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

def calculate_sensitivity(y_true, y_pred):
    tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()
    return tp / (tp + fn)

# 假设数据集已经被划分为X和y两部分

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

clf = LogisticRegression()

sensitivities = []
for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
    clf.fit(X_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    
    sensitivity = calculate_sensitivity(y_test, y_pred)
    sensitivities.append(sensitivity)

print("Mean sensitivity:", np.mean(sensitivities))

这里使用了混淆矩阵来计算灵敏度Sn，其中tp表示真正例数，fn表示假反例数。计算公式为：Sn = tp / (tp + fn)。在交叉验证过程中，每一次计算都可以得到一个Sn值，最终取平均值作为模型的Sn值。