國營聯招 統計資訊統計學、巨量資料概論109 年第 31 題單選題考點：Accuracy公式考點：Recall公式
以機器學習對於巨量資料進行分析後，通常會使用混淆矩陣(confusion matrix)，對於所產生的分類器進行評估，其中將分析結果分為true positive (TP)、true negative (TN)、false positive (FP)及false negative (FN)，下列敘述何者有誤？
A正確率Accuracy = (TP ＋ TN) / (TP ＋ TN ＋ FP ＋ FN)
B召回率Recall = TP / (TP ＋ FN)
C精確率Precision = TP / (TP ＋ FP)
DF1 Score = TP / (TP ＋ FP ＋ FN)正確答案
D正確答案
混淆矩陣四大指標：D選項F1 Score公式錯誤，正確應為Precision與Recall的調和平均數
逐選項解析
A正確率Accuracy = (TP ＋ TN) / (TP ＋ TN ＋ FP ＋ FN)Accuracy公式✕ 錯誤
正確率Accuracy = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，分母為所有樣本總數，公式完全正確
B召回率Recall = TP / (TP ＋ FN)Recall公式✕ 錯誤
召回率Recall = TP/(TP+FN)，分母為「實際正例總數」，衡量真正例被找出的比率，公式正確
C精確率Precision = TP / (TP ＋ FP)✕ 錯誤
DF1 Score = TP / (TP ＋ FP ＋ FN)✓ 正確
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