Bài tập | NEU OJ

Với bộ lọc spam (lớp dương là 1), accuracy không đủ: cần biết trong các email bị gắn cờ spam có bao nhiêu đúng là spam (precision) và mô hình bắt được bao nhiêu phần spam thực (recall). Từ nhãn thực $y$ và dự đoán $\hat{y}$ :

$P = \frac{TP}{TP + FP}, \qquad R = \frac{TP}{TP + FN}, \qquad F_1 = \frac{2PR}{P + R}$

Quy ước: nếu mẫu số của một đại lượng bằng 0 thì đại lượng đó bằng 0.

Định dạng đầu vào:
Dòng đầu: số nguyên $n$ . Dòng thứ hai: $n$ số nguyên $y_i$ (0/1). Dòng thứ ba: $n$ số nguyên $\hat{y}_i$ (0/1).
Ràng buộc đầu vào:
1 ≤ n ≤ 10000.
Định dạng đầu ra:
Một dòng gồm ba số: precision, recall, F1 — mỗi số làm tròn 2 chữ số thập phân ({:.2f}), cách nhau một dấu cách.

solution

Đề bài: [Data Science] Precision, Recall và F1 cho bộ lọc spam