Khi đánh giá mô hình phân loại văn bản, "precision" (độ chính xác) và "recall" (độ phủ) là hai thước đo quan trọng. "Precision" đo lường điều gì?

Tỷ lệ các trường hợp dự đoán là lớp tích cực và thực sự là lớp tích cực.

Tỷ lệ các trường hợp thực sự là lớp tích cực được dự đoán đúng là lớp tích cực.

Tổng số trường hợp dự đoán đúng trên tổng số trường hợp.

Mức độ mô hình khái quát hóa tốt trên dữ liệu mới.