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import numpy from sklearn import metrics # 生成模拟数据（90% 概率为 1 的二元分类数据） actual = numpy.random.binomial(1, 0.9, size=1000) predicted = numpy.random.binomial(1, 0.9, size=1000) # 计算敏感度/召回率（正类别的识别率）： Sensitivity_recall = metrics.recall_score(actual, predicted) print(Sensitivity_recall)