要提高MAGNet模型的靈敏度和特異性，可以采取以下措施：
數據增強：通過增加訓練數據量、數據擴充技術和數據清洗等方法，可以提高模型的泛化能力，從而增加模型的靈敏度和特異性。
模型調參：對模型的超參數進行調優，包括學習率、批量大小、正則化參數等，可以提高模型的性能表現，從而提高靈敏度和特異性。
特征工程：對輸入數據進行特征工程處理，包括特征選擇、特征轉換、特征提取等，可以提高模型對數據的理解能力，從而提高模型的靈敏度和特異性。
集成學習：通過組合多個模型，如集成學習方法（如bagging、boosting等），可以提高模型的穩定性和泛化能力，從而提高模型的靈敏度和特異性。
模型解釋性：通過解釋模型預測結果的過程和原因，可以幫助我們理解模型的決策過程，從而更好地調整模型參數和改進模型結構，從而提高模型的靈敏度和特異性。
