Для решения задачи нам необходимо знать значения следующих параметров: - True Positive (TP) - количество правильно классифицированных объектов, которые действительно принадлежат классу positive; - False Positive (FP) - количество неправильно классифицированных объектов, которые на самом деле не принадлежат классу positive; - Precision - метрика, определяющая долю правильно классифицированных объектов класса positive среди всех объектов, классифицированных как positive. Используя значение TP и FP, можно вычислить Precision по следующей формуле: Precision = TP / (TP + FP) В данном случае, у нас нет значений TP и FP. Однако, по картинке можно оценить визуально, что TP = 30 и FP = 10. Подставляя данные значения в формулу Precision, получаем: Precision = 30 / (30 + 10) = 30 / 40 = 0.75 Округляя до 2 знаков после запятой, получаем ответ Precision = 0.75.