我在不平衡数据集（6% 肯定）上使用了“adabag”（boosting + bagging）模型，我试图最大化灵敏度，同时保持精度高于 70%，我得到的最佳结果是：ROC= 0.711 SENS=0.94规格=0.21。

我在 R 中使用了分类器图包作为诊断图。这是情节：

我真的不明白如何打断每十分位数、预测密度和校准的正实例图。我试图找到一个全面的解释，但没有成功。

你能帮我理解上面提到的图表代表什么吗？我真的很想改善结果。