在混淆矩阵中，系统召回率定义为
A: TP/(TP+FN)
B: TN/(TP+TN)
C: TP/(TP+FP)
D: TN/(FP+TN)
A: TP/(TP+FN)
B: TN/(TP+TN)
C: TP/(TP+FP)
D: TN/(FP+TN)
举一反三
- 有关机器学习分类算法的Precision和Recall，以下定义中正确的是（假定tp = true positive, tn = true negative, fp = false positive, fn = false negative）（ ） A: Precision = tp / (tn + fn), Recall = tp /(tp + fp) B: Precision= tp / (tp + fp), Recall = tp / (tp + fn) C: Precision = tp / (tn + fp), Recall = tp /(tp + fn) D: Precision = tp / (tp + fp), Recall = tp /(tn + fn)
- 混淆矩阵的真负率公式是为 A: TP/(TP+FN) B: FP/(FP+TN) C: FN/(TP+FN) D: TN/(TN+FP)
- 若TP为真阳性，FN为假阴性，TN为真阴性，FP为假阳性，阳性预测值计算公式是() A: TN/(TN+FN)×100% B: TP/(TP+FN)×100% C: TN/(TN+FP)×100% D: TP/(TP+FP)×100% E: (TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)×100%
- 若TP为真阳性，FN为假阴性，TN为真阴性，FP为假阳性，阴性预测值计算公式是() A: TP/(TP+FN)×100% B: TN/(TN+FP)×100% C: (TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)×100% D: TP/(TP+FP)×100% E: TN/(TN+FN)×100%
- 式中TP为真阳性，FN为假阴性，TN为真阴性，FP为假阳性，式中符号意义同上，诊断敏感性计算公式为： A: TP/TP+FP×100% B: TP/TP+FN×100% C: TN/TN+FP×100% D: TN/TN+FN×100% E: 以上都不对