桑德尔灵敏度计算示例
什么是桑德尔灵敏度
桑德尔灵敏度（Sanderson Sensitivity）指的是在二元分类中，对于所有分类为1的项目，将其正确预测为1的概率。计算公式为：
$$\ext{Sanderson Sensitivity} = \\frac{\ext{True Positive}}{\ext{True Positive + False Negative}}$$
如何计算桑德尔灵敏度
假设我们有以下混淆矩阵：
| 实际 | ||
| 预测 | 1 | 0 |
| 20 | 5 |
根据混淆矩阵计算桑德尔灵敏度：
$$\ext{Sanderson Sensitivity} = \\frac{\ext{True Positive}}{\ext{True Positive + False Negative}} = \\frac{20}{20+5} = 0.8$$
如何使用桑德尔灵敏度
桑德尔灵敏度是衡量分类器在识别预测为1的项目时的准确性指标。一般来说，分类器的灵敏度越高，就越能正确地识别为1的项目。因此，在选择分类器时，我们应当优先考虑其灵敏度，以确保预测的准确性。
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