다음 <표>는 기업의 부도를 예측하는 인공지능 알고리즘 '갑'이 기업의 부도 여부를 얼마나 잘 예측했는지에 대한 결과표이다.
<표>와 <정보>를 근거로 <보기>의 설명 중 옳은 것만을 모두 고르면?

<표> 인공지능 알고리즘 '갑'의 예측 결과표

(단위: 개)

		실제 값		총 계
		부도 O	부도 X
예측 값	부도 O	30	40	70
	부도 X	20	810	830
총 계		50	850	900

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<정 보>

O 예측 알고리즘의 성능을 평가할 때 예측 값이 실제 값을 얼마나 정확히 예측했는지 보여주는 혼동행렬은 다음과 같다.

		실제 값
		긍정(O)	부정(X)
예측 값	긍정(O)	참긍정(TP)	거짓긍정(FP)
	부정(X)	거짓부정(FN)	참부정(TN)

O 정확도(%) = $\dfrac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$ × 100

O 정밀도(%) = $\dfrac{TP}{TP + FP}$ × 100

O 재현율(%) = $\dfrac{TP}{TP + FN}$ × 100

O 특이도(%) = $\dfrac{TN}{TN + FP}$ × 100

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<보 기>

ㄱ. 기업의 부도 여부를 예측하는 알고리즘의 정확도는 90% 이하이다.

ㄴ. 부도가 날 것으로 예측된 기업 중 실제로 부도가 난 기업의 비율은 42% 이상이다.

ㄷ. 기업의 부도 여부를 예측하는 알고리즘의 재현율은 정밀도보다 높다.

ㄹ. 기업의 부도 여부를 예측하는 알고리즘의 정확도는 특이도보다 높다.

① ㄱ, ㄴ

② ㄱ, ㄹ

③ ㄴ, ㄷ

④ ㄱ, ㄷ, ㄹ

⑤ ㄴ, ㄷ, ㄹ