Machine Learning System Design的一道题

一道很简单的题快把我绕晕了...（年纪大了真是拙计）

化简一下:
Spam y=1 | 1%
Non-spam y=0 | 99%

我开始有点懂了，上图左侧，横轴是事实，纵轴是预测。
一共100封邮件，1封垃圾，99正常邮件。
即Actual Positive=1; Actual negative=99
A选项 always predict y=0,即True positive=0

即recall=0/1=0

B选项 always predict y=1,即True positive=1; False positive=99;

即recall=1/1=100%; Precision=1/(1+99)=1%

C选项 同上
D选项 always predict y=0,则 accuracy=99/100=99%

Lowering the threshold means more y = 1 predictions. This will increase both true and false positives, so Precision will decrease.
Increase true positives, decreasing false Negatives,so Recall will Increase.
Recall相当于下图

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