做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率不小于0.5的样本归入正例类（即
1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n>0.5）重新划分样本到
正例类和反例类。下列说法正确的有（）。
1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n>0.5）重新划分样本到
正例类和反例类。下列说法正确的有（）。
A增加阈值不会提高召回率
B增加阈值会提高召回率
C增加阈值不会降低查准率
D增加阈值会降低查准率
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做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率不小于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n>0.5）重新划分样本到正例类和反例类。下列说法正确的有
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做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率不小于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n>0.5）重新划分样本到正例类和反例类。下列说法正确的有
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做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率不小于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n>0.5）重新划分样本到正例类和反例类，下面说法正确的是（）
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做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率大于等于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n>0.5）重新划分样本到正例类和反例类，下面哪一种说法正确
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一个二类分类问题，我们已经建立好了模型，输出是0或1。初始时设阈值为0.5，超过0.5概率估计，就判别为1，否则就判别为0。如果我们现在用另一个大于0.5的阈值，那么对于正例（实际值为1的样本），正确