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下面有关分类算法的准确率(Accuracy),精确率(Precision),查全率(Recall),F1值(F1 Score)的描述,错误的是?
A. 精确率是实际为正例的样本数与所有预测为正例的样本数的比率,衡量的是分类器的查准能力
B. 查全率是预测为正例的样本数与所有实际为正例的样本数的比率,衡量的是分类器找全正例的能力
C. 准确率、查全率和 F1 值的取值都在0和1之间,数值越接近0,准确率、查全率、F1值就越高
D. 为了解决精确率和查全率冲突问题,引入了F1值
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准确率、查全率和 F1 值的取值都在0和1之间,数值越接近1,表示性能越好。

正确答案是:C

专业分析如下:

A: 准确率(Precision)是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率。这一描述是正确的。

B: 查全率(Recall)是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率。这一描述也是正确的。

C: 正确率(Precision)、查全率(Recall)和 F 值(F1-Score)取值都在0和1之间,数值越接近1,查准率(Precision)或查全率(Recall)就越高。描述错误的是“数值越接近0,查准率或查全率就越高”,所以这一选项是错误的。

D: 为了解决准确率(Precision)和查全率(Recall)冲突问题,引入了F1分数(F1-Score),它是准确率和查全率的调和平均数。这一描述是正确的。

因此,选项C是错误的。