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K折交叉验证通常将数据集随机分为k个子集。下列关于K折交叉验证说法错误的是
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已知如下定义：True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）；False negatives(FN):被错误地划分为负例的个数，即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数；False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；True negatives(TN): 被正确地划分为负例的个数，即实际为负例且被分类器划分为负例的实例数。 则下面定义正确的是：
F值的公式为Fβ=[(1+β2)*Precision*Recall]/(β2*Precision+Recall），即其为准确率和召回率的调和平均。如果二者（即准确率和召回率）同等重要，则为
ROC (受试者工作特征曲线, receiver operating characteristic curve)描绘了分类器在 fp rate (错误的正例,横轴) 和tp rate(真正正例，纵轴) 间的trade-off（权衡）。下面说法正确的是：
关于ROC (受试者工作特征曲线, receiver operating characteristic curve)中AUC（Area Under Curve）说法正确的是
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