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import numpy from sklearn import metrics # 生成模拟数据：实际标签和预测标签（二项分布，成功概率 90%） actual = numpy.random.binomial(1, 0.9, size=1000) predicted = numpy.random.binomial(1, 0.9, size=1000) # 计算特异度（负类别的召回率，即真实为 0 且预测正确的比例）： Specificity = metrics.recall_score(actual, predicted, pos_label=0) print(Specificity)