智慧职教: 对回归问题和分类问题的评价 最常用的指标都是 准确率和召回率
错误
举一反三
内容
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检索质量评价标准不包括 A: 命中率 B: P@10指标 C: MAP指标 D: 精确率和召回率
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机器学习算法评估指标和方法有（） A: 准确率 B: 召回率 C: 混淆矩阵 D: 调和值
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下列关于模型评价指标的表述错误的是（） A: 准确率、精确率、召回率以及AUC都是建立在混淆矩阵的基础上 B: 在样本不平衡的条件下准确率并不能作为很好的指标来衡量结果 C: 准确率表示所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率 D: 一般来说，置信度阈值越高，召回率越低，而精确率越高
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训练逻辑回归分类器时，将阈值从0.5下调至0.3。以下哪项是正确的：（ ） A: 分类器的准确度和召回率可能不变，但精确率较高。 B: 分类器现在可能具有更高的精确率。 C: 分类器的准确度和召回率可能不变，但精确率较低。 D: 分类器现在可能具有更高的召回率。
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下面有关分类算法的准确率，召回率，F1 值的描述，错误的是