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监督学习模型的预期性能将根据其预期用途而变化。例如，在诊断环境中使用的分类模型中，敏感性（正确识别的实际阳性病例的比例）和特异性（正确识别的实际阴性病例的比例）之间存在重要的权衡。权衡取决于权衡漏诊和过度诊断的医疗保健后果和健康经济影响。这种权衡可能在护理路径的不同阶段有所不同。不同的指标将揭示模型性能的不同方面，并且都有局限性。不同的指标或多或少适合不同的用例。
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