Ограничение по времени: 1 секунда Ограничение по памяти: 256 мегабайт Классификаторы — один из классов алгоритмов машинного обучения. В общих словах, они разбивают объекты на…
Ограничение по времени: 1 секунда Ограничение по памяти: 256 мегабайт Классификаторы — один из классов алгоритмов машинного обучения. В общих словах, они разбивают объекты на классы согласно их свойствам. Бинарный классификатор — классификатор, который выделяет в первый класс множество элементов, обладающих каким-то свойством. Во второй класс выделяются все оставшиеся элементы. Для оценки результатов работы бинарного классификатора, помимо других, используются величины тecall u precision. Чтобы формально их определить, для начала определим 4 положительных числа: TP (True positive) — количество элементов, определённых в первый класс и действительно обладающих искомым признаком TN (True negative) — количество элементов, определённых во второй класс и действительно не обладающих искомым признаком; FP (False positive) — количество элементов, определённых в первый класс, но в действительности не обладающих искомым признаком; FN (False negative) — количество элементов, определённых во второй класс, но в действительности обладающих искомым признаком. Например, бинарным классификатором является алгоритм, который определяет, болен ли пациент (первый класс — болен, второй -здоров). Тогда: ТР -количество больных пациентов, которых алгоритм пометил как больных; TN — количество здоровых пациентов, которых алгоритм пометил как здоровых; FP — количество здоровых пациентов, которых алгоритм пометил как больных; FN — количество больных пациентов, которых алгоритм пометил как здоровых. Формат входных данных В первой и единственной строке входных данных даётся 3 целых положительных числа: FN, FP,TN. Формат выходных данных Выведите «геcall» (без кавычек), если recall > precision, и «precision» в противном случае. паскаль кратко
Кратко пояснение:
- При наличии TP > 0 сравнение recall и precision сводится к FP и FN: recall > precision тогда и только тогда FP > FN. Если FP ≤ FN — precision не меньше recall (или равны при FP = FN).
- Занимаемся только FN, FP и TN; TP не дано и не влияет на знаковую часть сравнения при условии TP > 0 (а если TP = 0, оба значения равны нулю, что эквивалентно выбора в пользу precision).
Код на Паскале (когда FP > FN — вывести "геcall", иначе "precision"): {$codepage utf8} program ClassifierRecall; uses SysUtils; var FN, FP, TN: Int64; begin Read(FN); Read(FP); Read(TN); if FP > FN then WriteLn('геcall') else WriteLn('precision'); end.
