假设测试数据集中共计有70个正类样本，30个负类样本。且某次分类结果如下表所示（表中各项的含义如表下方的注释所示）。则分类的召回率是         （要求：用小数表示，且保留小数点后两位）。 
实
际
类
别
预测类别
 
正例
负例
总计
正例
TP=40
FN=30
P(实际为正例)=70
负例
FP=10
TN=20
N(实际为负例)=30
表中数据项的含义：
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。