假设某分类器在一个测试数据集上的分类结果的混淆矩阵如下所示，请计算该分类器的错误率，以类别yes为正例，计算分类器的查准率precision为 %。【保留到整数位】 PredictedyesnoActualyes155no1020
举一反三
- 假设某分类器在一个测试数据集上的分类结果的混淆矩阵如下所示，请计算该分类器的错误率，以类别yes为正例，计算分类器的查全率recall为 %。【保留到整数位】 PredictedyesnoActualyes155no1020
- 假设某分类器在一个测试数据集上的分类结果的混淆矩阵如下所示，该分类器的准确率accuracy为（ ）。 PredictedyesnoActualyes155no1020
- 假设某分类器在一个测试数据集上的分类结果的混淆矩阵如下所示，该分类器的错误率error rate为（ ）。 PredictedyesnoActualyes155no1020 A: 30% B: 25% C: 33.3% D: 20%
- 假设某分类器在一个测试数据集上的分类结果的混淆矩阵如下所示，该分类器的准确率accuracy为（ ）。 PredictedyesnoActualyes155no1020 A: 70% B: 75% C: 66.7% D: 80%
- Adaboost算法的自适应体现在，以每一个基分类器的分类错误率为依据来决定该分类器在整个组合分类器中的权重，分类器错误率越低，基分类器权重越大。