Доброго времени суток, нужна по составлению БЛОК-СХЕМЫ, INPUT AIF2 * A = 0 ThenPrint "net resheniy"Else A = ( 2 * a - 2) / ( SQR (2 * A) )PRINT AEND IF.Заранее !

Я бы сказал, что в 4 строке нужен Else if, вместо обычного else, ибо в else мы само условие не пишем.

А блок-схема во вложении

Экосистема - это сложная система, в которой взаимодействуют живые организмы и их окружающая среда. Для лучшего понимания этой концепции, экологи исследуют и описывают экосистемы с помощью иерархических структур, которые позволяют увидеть различные уровни и компоненты экосистемы. Давай рассмотрим описанную экосистему и изобразим ее в виде иерархической структуры.

1. Корневой каталог: Экосистема - это самое верхнее звено иерархии, т.е. основа всей структуры, под которой подразумеваются все элементы и связи в экосистеме.

2. Каталоги первого уровня:
- Наземные каталоги: Этот уровень содержит каталоги, связанные с наземными экосистемами. В нашем случае, это тундра, тайга, степи и пустыни.
- Пресноводные каталоги: Этот уровень содержит каталоги, связанные с экосистемами пресноводных вод. В нашем случае, это реки, озера и болота.
- Морские каталоги: Этот уровень содержит каталоги, связанные с морскими экосистемами. В нашем случае, это открытый океан, бухты и прибрежные воды.

3. Подкаталоги:
- Подкаталоги каталога наземные: В этом уровне мы имеем тундру, тайгу, степи и пустыни.
- Подкаталоги каталога пресноводные: На этом уровне находятся реки, озера и болота.
- Подкаталоги каталога морские: Здесь мы имеем открытый океан, бухты и прибрежные воды.

Таким образом, иерархическая структура экосистемы будет выглядеть следующим образом:

- Экосистема (корневой каталог)
- Наземные
- Тундра
- Тайга
- Степи
- Пустыни
- Пресноводные
- Реки
- Озёра
- Болота
- Морские
- Открытый океан
- Бухты
- Прибрежные воды

Такая структура помогает организовать информацию об экосистеме, предоставляя понятную иерархическую картину ее компонентов. Она позволяет нам легко видеть связи и взаимодействия между различными экосистемами, а также изучать и понимать каждую из них более детально.

Будешь ли ты стыковать приводимый пример?

Определение:
Матрица сопряженности (Confusion matrix) - это таблица, которая используется для оценки производительности алгоритма классификации. В данной таблице отображаются реальные результаты классификации (истинные значения) и предсказанные результаты классификации, полученные от алгоритма.

Матрица сопряженности обычно состоит из 4 ячеек: True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN) и False Negative (FN).

True Positive (TP) - количество положительных наблюдений, которые правильно классифицированы как положительные.
False Positive (FP) - количество отрицательных наблюдений, которые неправильно классифицированы как положительные.
True Negative (TN) - количество отрицательных наблюдений, которые правильно классифицированы как отрицательные.
False Negative (FN) - количество положительных наблюдений, которые неправильно классифицированы как отрицательные.

Теперь рассмотрим варианты ответа и определим, какие факты о матрице сопряженности являются верными.

1. True positive rate = 0.8
True positive rate (TPR) представляет собой долю истинно положительных наблюдений от общего количества положительных наблюдений.

Из определения матрицы сопряженности следует, что TPR = TP / (TP + FN). Но в вопросе не указаны значения TP и FN, поэтому невозможно вычислить точное значение TPR.

Данный вариант ответа не является верным.

2. Precision = 0.8
Precision представляет собой долю истинно положительных наблюдений от общего количества наблюдений, которые алгоритм классифицирует как положительные.

Из определения матрицы сопряженности следует, что Precision = TP / (TP + FP). Но в вопросе не указаны значения TP и FP, поэтому невозможно вычислить точное значение Precision.

Данный вариант ответа не является верным.

3. Recall = 0.8
Recall (или чувствительность) представляет собой долю истинно положительных наблюдений от общего количества положительных наблюдений.

Из определения матрицы сопряженности следует, что Recall = TP / (TP + FN).

Так как вариант ответа указывает, что Recall = 0.8, то TP / (TP + FN) = 0.8, что означает, что TP равно 0.8*(TP + FN). Это возможно только в том случае, если FN равно 0.2*(TP + FN).

Для Recall указано только одно значение, но для точного определения Recall необходимо знать значения TP и FN.

Данный вариант ответа не является верным.

4. Recall = 2/3
Recall (или чувствительность) представляет собой долю истинно положительных наблюдений от общего количества положительных наблюдений.

Из определения матрицы сопряженности следует, что Recall = TP / (TP + FN).

Так как вариант ответа указывает, что Recall = 2/3, то TP / (TP + FN) = 2/3. Это означает, что TP = 2/3*(TP + FN).

Данный вариант ответа является верным.

5. Precision = 2/3
Precision представляет собой долю истинно положительных наблюдений от общего количества наблюдений, которые алгоритм классифицирует как положительные.

Из определения матрицы сопряженности следует, что Precision = TP / (TP + FP).

Так как вариант ответа указывает, что Precision = 2/3, то TP / (TP + FP) = 2/3. Это означает, что TP = 2/3*(TP + FP).

Данный вариант ответа является верным.

Итак, верными фактами про матрицу сопряженности являются следующие варианты ответа: 45.