Precision=将正类预测为正类/(将正类预测为正类+ 将负类预测位正类)

对于属性值YES的响应率（Precision），其计算公式为：

\[ \text{Precision} = \frac{\text{True Positives (TP)}}{\text{True Positives (TP)} + \text{False Positives (FP)}} \]

在混淆矩阵中：
- True Positives (TP) 表示被正确预测为YES的样本数，即A。
- False Positives (FP) 表示被错误预测为YES的样本数，即B。

因此，属性值YES的响应率（Precision）的计算公式为：

\[ \text{Precision} = \frac{A}{A + B} \]

所以，正确答案是：

A: A/(A+B)

专业分析：
Precision（精确率）是衡量模型在预测为正类（YES）时，其预测准确性的指标。高精确率意味着模型在预测为正类时，大多数预测都是正确的。Precision的计算中，分子是所有被正确预测为正类的样本数（True Positives），分母是所有被预测为正类的样本数（True Positives + False Positives）。通过这种方式，Precision可以反映模型在正类预测中的准确性。