| Входной файл: | Стандартный вход | Ограничение времени: | 1 сек | |
| Выходной файл: | Стандартный выход | Ограничение памяти: | 512 Мб | |
| Максимальный балл: | 6 |
В обучающей выборке есть N объектов.
Есть объекты, принадлежащие некоторому единственному классу, и все остальные объекты.
Информация о принадлежности объектов классу известна в виде массива yi. Где yi = 1, если i-й объект принадлежит единственному классу и 0 — иначе
Также даны предсказания вашего алгоритма pi, аналогично, равные 0 или 1.
Некоторые объекты алгоритм мог классифицировать неверно.
Например, объект, не принадлежащий классу, мог быть классифицирован, как принадлежащий.
Требуется посчитать метрику Precision.
Precision — отношение числа объектов, верно классифицированных, как принадлежащих классу, к числу всех объектов, классифицированных, как принадлежащих классу.
Если число объектов, классифицированных как принадлежащих классу, равно нулю, выведите −1.
Первая строка входного файла содержит целое число N.
Вторая строка входного файла содержит целые числа yi.
Третья строка входного файла содержит целые числа pi
Выходной файл должен содержать единственное число — значение метрики Precision.
1 ≤ N ≤ 10000
0 ≤ yi, pi ≤ 1
| № | Стандартный вход | Стандартный выход |
|---|---|---|
| 1 |
|
|
| 2 |
|
|