中国大学MOOC: 混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，F1-score是
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举一反三
- 中国大学MOOC: 混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，准确率是
- 混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，F1-score是 A: 4/13 B: 8/13 C: 4/7 D: 2/3
- 混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，准确率是 A: 1/4 B: 1/2 C: 4/7 D: 4/6
- 混淆矩阵中的TP=16，FP=12，FN=8，TN=4，精确率是 A: 1/4 B: 1/2 C: 4/7 D: 2/3
- 有关机器学习分类算法的Precision和Recall，以下定义中正确的是（假定tp = true positive, tn = true negative, fp = false positive, fn = false negative）（ ） A: Precision = tp / (tn + fn), Recall = tp /(tp + fp) B: Precision= tp / (tp + fp), Recall = tp / (tp + fn) C: Precision = tp / (tn + fp), Recall = tp /(tp + fn) D: Precision = tp / (tp + fp), Recall = tp /(tn + fn)
内容
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混淆矩阵的真负率公式是为 A: TP/(TP+FN) B: FP/(FP+TN) C: FN/(TP+FN) D: TN/(TN+FP)
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请根据第4题计算出的TP，FP，TN，FN，计算出小狗判断主人能力的sensitivity和specificity。
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在混淆矩阵中，系统召回率定义为 A: TP/(TP+FN) B: TN/(TP+TN) C: TP/(TP+FP) D: TN/(FP+TN)
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若TP为真阳性，FN为假阴性，TN为真阴性，FP为假阳性，阳性预测值计算公式是() A: TN/(TN+FN)×100% B: TP/(TP+FN)×100% C: TN/(TN+FP)×100% D: TP/(TP+FP)×100% E: (TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)×100%
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若TP为真阳性，FN为假阴性，TN为真阴性，FP为假阳性，阴性预测值计算公式是() A: TP/(TP+FN)×100% B: TN/(TN+FP)×100% C: (TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)×100% D: TP/(TP+FP)×100% E: TN/(TN+FN)×100%