问题：
[多选题]已知如下定义：
True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）；
False negatives(FN):被错误地划分为负例的个数，即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数；
False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；
True negatives(TN): 被正确地划分为负例的个数，即实际为负例且被分类器划分为负例的实例数。
则下面定义正确的是：
A分类准确率 Accuracy=(TP+TN)/(P+N)
B精确率 Precision=TP/(TP+FP)
C召回率 Recall=TP/P
D以上都不对
答案解析：
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