不同阈值下的特异性是一种衡量分类模型在不同阈值下的正确率的指标,与sklearn.metrics.precision_recall_curve相同。
特异性(Specificity),也被称为真阴性率(True Negative Rate),是指在所有实际为负例中,被正确地判断为负例的比例。在二分类问题中,特异性可通过以下公式计算:
特异性 = 真阴性 / (真阴性 + 假阳性)
特异性是用于评估模型对负例的识别能力的指标。具体来说,当模型在分类负例时,特异性告诉我们模型能够正确地将多少个实际负例判断为负例。特异性越高,模型在区分负例时的性能越好。
应用场景:
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