如何计算留一交叉验证的灵敏度分数？

留一交叉验证（Leave-One-Out Cross-Validation，简称LOOCV）是一种交叉验证的方法，它通过将数据集中的一个样本作为验证集，剩余样本作为训练集，重复这个过程直到每个样本都被作为验证集一次，从而得到模型的性能评估指标。

计算留一交叉验证的灵敏度分数需要以下步骤：

1. 将数据集划分为训练集和测试集：在留一交叉验证中，每个样本都会被作为验证集一次，因此不需要额外划分训练集和测试集。
2. 构建模型：选择适当的机器学习算法或模型，并使用训练集进行训练。
3. 针对每个样本进行预测：将每个样本作为验证集，使用训练好的模型进行预测。
4. 计算灵敏度分数：根据预测结果和真实标签，计算每个样本的灵敏度分数。灵敏度（Sensitivity），也称为召回率（Recall），是指模型正确预测为正例的样本数量与真实正例样本数量的比值。
5. 灵敏度 = 真正例 / (真正例 + 假反例)
6. 汇总灵敏度分数：将每个样本的灵敏度分数进行汇总，可以计算平均灵敏度分数或其他统计指标。

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