【单选题】混淆矩阵中假负是指()
A. 模型预测为正的正样本 B. 模型预测为负的正样本 C. 模型预测为正的负样本 D. 模型预测为负的负样本
A. 模型预测为正的正样本 B. 模型预测为负的正样本 C. 模型预测为正的负样本 D. 模型预测为负的负样本
举一反三
- 把原来的正类预测成正类（TP），把原来的正类预测为负类（FN），把负类预测为正类（FP），将负类预测为负类（TN）,召回率定义：R=TP/（TP+FN），如果有60个正样本，40个负样本，算法预测有50个正样本，其中只有40个是真正的正样本，则R=（） A: 4/5 B: 1/3 C: 1/2 D: 2/3
- 有数据集正样本100个，负样本100个，模型F对样本进行预估预测为正样本的有80个（其中真的是正样本的是60个），请问该模型的召回率是多少？（） A: 0.6 B: 0.75 C: 0.7 D: 0.5
- 混淆矩阵中FN（False Negative）的含义是？ A: 将负样本识别为负样本的数量（或概率） B: 将正样本识别为负样本的数量（或概率） C: 将负样本识别为正样本的数量（或概率） D: 将正样本识别为正样本的数量（或概率）
- 下列对混淆矩阵说法正确的是（）。 A: TP：将正样本识别为正样本的数目（概率） B: FP：将负样本识别为正样本的数目（概率） C: FN：将正样本识别为负样本的数目（概率） D: TN：将负样本识别为正样本的数目（概率）
- 分类器是基于现有数据构造出一个模型或者函数，以将数据库中的数据映射到给定类别，从而可以应用于数据预测。常包含以下步骤：①在训练样本上执行分类器算法，生成分类模型。②在测试样本上执行分类模型，生成预测结果。③选定样本（包含正样本和负样本），将所有样本分成训练样本和测试样本。④根据预测结果，计算必要的评估指标，评估分类模型的性能。构造和实施分类器的正确顺序为（）