以下关于分类模型的评价指标中，说法正确的是（ ）
A: 特效性被定义为正确识别的负元组数量占实际为负元组总数的百分比
B: 衡量分类器对正类的识别能力的指标是召回率
C: 准确率表示分类器对各类元组的正确识别情况
D: 精度被定义为正确识别的正元组数量占预测为正元组总数的百分比
A: 特效性被定义为正确识别的负元组数量占实际为负元组总数的百分比
B: 衡量分类器对正类的识别能力的指标是召回率
C: 准确率表示分类器对各类元组的正确识别情况
D: 精度被定义为正确识别的正元组数量占预测为正元组总数的百分比
举一反三
- 关于识别模型评价标准，以下说法正确的是（ ）。 A: 召回率、精度、准确率等评价标准是专用于图像分类的标准 B: 目标检测在识别部分的性能度量指标和分类一致，也包括有精度和召回率等。 C: IoU参数用来评价定位精度 D: IoU的计算方法为：预测位置与实际位置的交集/预测位置与实际位置的并集
- 下面指标中，能够度量分类器对正例和负例识别能力的是？（ ） A: 错误率 B: 正确度 C: 精度 D: 灵敏度和特效度
- 中国大学MOOC: 假设测试数据集中共计有70个正类样本，30个负类样本。且某次分类结果如下表所示（表中各项的含义如表下方的注释所示）。则分类的召回率是 （要求：用小数表示，且保留小数点后两位）。实际类别预测类别正例负例总计正例TP=40FN=30P(实际为正例)=70负例FP=10TN=20N(实际为负例)=30表中数据项的含义：True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）；False negatives(FN):被错误地划分为负例的个数，即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数；False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；Truenegatives(TN):被正确地划分为负例的个数，即实际为负例且被分类器划分为负例的实例数。
- 已知关系R1有3个元组、R2有2个元组,R1×R2的元组总数是()
- 关系R有m1个元组，关系S有m2个元组，R和S进行笛卡尔积后，元组总数为___________。