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
A: 0.6
B: 0.75
C: 0.7
D: 0.5
举一反三
- 【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
- 有一包含1,000个样本的数据集，经过特征提取和特征选择，平均每个样本提取出了100个特征，共100,000个，其中不重复的特征为10,000个，如果采用向量空间模型将样本表示为向量，那么每个样本被表示为多少位的向量（）
- 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
- 在进行3个样本率比较的卡方检验时,若统计推断结果为P<,则结论为 个样本率都不相同 个总体率都不相同 个样本率不全相同 个总体率不全相同 个样本率和总体率均不相同
- 人工神经网络在学习过程中，需要通过数据集进行训练。下列关于训练数据集描述正确的是（）我们经常会需要一个样本集，它既有正例也有反例，那些支持这个结论的就是正例，不支持就是反例。 A: 只有正样本 B: 既要有负样本、又要有正样本 C: 只有负样本 D: 当负样本训练出来的结果一样也是负样本，那么可以不用调节参数模型