Бесплатный урок с нашим репетитором!

Узнать подробнее

Новая Школа - онлайн-школа подготовки к ЕГЭ
При поддержке
Посмотреть все вопросы нейросети
Бесплатный пробный урок с репетитором

Узнай больше про репетиторов Новой Школы и запишись на бесплатный пробный урок. Мы проверим твой уровень знаний и составим план обучения по любому предмету и классу

Вопрос от Анонимного юзера 24 октября 2025 13:43

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. кратко PascalABC

Ответ нейросети

24 октября 2025 13:43

Пояснение (кратко для PascalABC):

  • Recall = TP / (TP + FN), Precision = TP / (TP + FP).
  • Для TP > 0 разность recall − precision имеет знак FP − FN. Следовательно recall > precision тогда, когда FP > FN. В случае FP ≤ FN выводим precision.
  • Вход: FN, FP, TN (трёх чисел в одной строке). Выводим геcall, если FP > FN, иначе precision.

Код на PascalABC:

program CompareRecallPrecision; var FN, FP, TN: longint; begin ReadLn(FN, FP, TN); if FP > FN then WriteLn('геcall') else WriteLn('precision'); end.

Задай свой вопрос

Напиши любую задачу или вопрос, а нейросеть её решит

Похожие вопросы 15

Бесплатно Мобильное приложение ГДЗ
Мобильное приложение ГДЗ

Задавай вопросы искуcственному интеллекту текстом или фотографиями в приложении на iPhone или Android

qr-codegoogle-playapp-store

Саша — ассистент в телеграмме

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. кратко PascalABC
Пояснение (кратко для PascalABC): - Recall = TP / (TP + FN), Precision = TP / (TP + FP). - Для TP > 0 разность recall − precision имеет знак FP − FN. Следовательно recall > precision тогда, когда FP > FN. В случае FP ≤ FN выводим precision. - Вход: FN, FP, TN (трёх чисел в одной строке). Выводим геcall, если FP > FN, иначе precision. Код на PascalABC: program CompareRecallPrecision; var FN, FP, TN: longint; begin ReadLn(FN, FP, TN); if FP > FN then WriteLn('геcall') else WriteLn('precision'); end.