ROC曲线（受试者工作特征曲线）的敏感度（又称真阳性率，True Positive Rate, TPR）和特异度（又称真阴性率，True Negative Rate, TNR）的计算方法如下：
敏感度（TPR）计算：
敏感度是指当实际为阳性（如疾病存在）时，检测方法正确识别为阳性的比例。其计算公式为：
\[ TPR = \frac{TP}{TP + FN} \]
其中，TP代表实际为阳性且检测也为阳性的样本数，FN代表实际为阳性但检测为阴性的样本数。
特异度（TNR）计算：
特异度是指当实际为阴性（如疾病不存在）时，检测方法正确识别为阴性的比例。其计算公式为：
\[ TNR = \frac{TN}{TN + FP} \]
其中，TN代表实际为阴性且检测也为阴性的样本数，FP代表实际为阴性但检测为阳性的样本数。
在应用这些公式时，需要注意的是，TPR和TNR通常是在不同的阈值下计算得出的，因此，ROC曲线上的每个点都代表一个特定的阈值下的敏感度和特异度。
微信小程序：【考研刷题通】的软文广告
想要高效备战考研，刷题是关键！【考研刷题通】小程序，涵盖政治、英语、数学等全部考研科目，海量真题、模拟题，助你轻松刷题，掌握考点。现在下载，开启高效备考之旅！快来体验吧！【考研刷题通】——你的考研小助手！