对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例（true positive）、假正例（false positive）、真反例（true negative）、假反例（false negative），令TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例数。那么查准率（Precision）应该定义为

A. TP/(TP+FP)

B. TP/(TP+FN)

C. (TP+FN)/(TP+FP+TN+FN)

D. (TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)

参考答案与解析：

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