Machine Learning System Design的一道题
一道很简单的题快把我绕晕了...(年纪大了真是拙计)
化简一下:
Spam y=1 | 1%
Non-spam y=0 | 99%
我开始有点懂了,上图左侧,横轴是事实,纵轴是预测。
一共100封邮件,1封垃圾,99正常邮件。
即Actual Positive=1; Actual negative=99
A选项 always predict y=0,即True positive=0
即recall=0/1=0
B选项 always predict y=1,即True positive=1; False positive=99;
即recall=1/1=100%; Precision=1/(1+99)=1%
C选项 同上
D选项 always predict y=0,则 accuracy=99/100=99%
Lowering the threshold means more y = 1 predictions. This will increase both true and false positives, so Precision will decrease.
Increase true positives, decreasing false Negatives,so Recall will Increase.
Recall相当于下图
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