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)

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)

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。

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%

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%