Cutoff公式是指在进行分类或预测任务时，用于设定阈值的数学公式。阈值是指分类器或模型输出的概率值或得分，如果该值超过阈值，则将样本归为某一类别或做出某种预测。Cutoff公式通常与ROC曲线一起使用，ROC曲线是一种显示分类器性能的图形。Cutoff公式通常采用以下形式：
cutoff = (1 - sensitivity) + specificity - 1
其中，sensitivity是指真正例率（TPR），即正确预测正例的比例；specificity是指真负例率（TNR），即正确预测负例的比例。Cutoff的意义是平衡分类器的准确性和召回率，以便找到最佳阈值。一般情况下，如果样本不均衡（即一个类别的样本数量远远大于另一个类别），则需要特别注意选择cutoff值，以保证更高的准确性和召回率。
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