機器學習基礎
以200筆測試資料評估某個二元分類模型，其混淆矩陣為真陽性（TP）45筆、偽陽性（FP）5筆、偽陰性（FN）45筆、真陰性（TN）105筆。精確率與召回率的組合，何者正確？
- A精確率0.50，召回率0.90
- B精確率0.75，召回率0.50
- C精確率0.90，召回率0.50
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正確答案：C. 精確率0.90，召回率0.50
精確率（precision）是預測為陽性者中實際為陽性的比例，TP ÷ (TP + FP) = 45 ÷ 50 = 0.90。召回率（recall）是實際為陽性者中被預測為陽性的比例，TP ÷ (TP + FN) = 45 ÷ 90 = 0.50。這個模型判為陽性者幾乎都正確，但漏掉了一半的陽性。準確率為 (45 + 105) ÷ 200 = 0.75。
- A. 把精確率與召回率弄反了。
- B. 0.75是準確率（全部預測中正確的比例），不是精確率。
- C. 正確。精確率為45 ÷ 50 = 0.90，召回率為45 ÷ 90 = 0.50。