Which of the following is NOT a mind trap? ( ) A: Flexible Thinking B: Black and White Thinking C: Discounting the Positives D: Mental Filtering
Which of the following is NOT a mind trap? ( ) A: Flexible Thinking B: Black and White Thinking C: Discounting the Positives D: Mental Filtering
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。
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。
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