假设某分类器在一个测试数据集上的分类结果的混淆矩阵如下所示，请计算该分类器的错误率，以类别yes为正例，计算分类器的查准率precision为 %。【保留到整数位】 Predicted yes no Actual yes 15 5 no 10 20

A.分类器（分类算法）

B.特征

C.测试集

D.训练集

A.各类别的先验概率P(C)是相等的

B.以0为均值，sqr(2)/2为标准差的正态分布

C.特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量

D.P(X|C)是高斯分布

A.是一种概率分类器

B.利用贝叶斯公式将样本属于某个类别的概率转换为后验概率来计算

C.所谓“朴素”假设，即是简单样本的假设

D.所谓“朴素”假设，即是样本特征（属性）的条件独立假设

A.1

B.K-1

C.K

D.K+1

A.36

B.62

C.10

D.26