对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例（true positive）、假正例（false positive）、真反例（true negative）、假反例（false negative），令TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例数。那么查准率（Precision）应该定义为A.TP/(TP FP)B.TP/(TP FN)C.(TP FN)/(TP FP TN FN)D.(TP TN)/(TP FP TN FN)
对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例（true positive）、假正例（false positive）、真反例（true negative）、假反例（false negative），令TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例数。那么查准率（Precision）应该定义为
A、TP/(TP FP)
B、TP/(TP FN)
C、(TP FN)/(TP FP TN FN)
D、(TP TN)/(TP FP TN FN)
发布时间：2024-09-29 13:47:46
