标签： classification
如果您通过一个班级分类获得低灵敏度和高特异性，那么如何克服这个问题？
e.g。积极数据分为90％培训和10％测试。进一步添加10％正面测试数据的负数据量（由于一个类别分类问题，仅使用正数据进行培训）。
因为，您必须通过拒绝10％或几个百分比最偏离的训练数据来确定一个班级分类中的阈值。因此，有可能您的10％测试位于拒绝区域。因此，它会导致灵敏度低。
如何解决此问题？我坚持这个＆＃34;高精度但低灵敏度＆＃34;。