Тримайте все під контролем за допомогою колекцій Зберігайте контент і організовуйте його за категоріями відповідно до своїх потреб. Класифікація: перевірте свої знання Return to pathway До яких наслідків може призвести збільшення порогового значення бінарного класифікатора? Збільшення кількості хибнонегативних результатів Зменшення кількості хибнонегативних результатів Кількість хибнопозитивних і хибнонегативних результатів збільшиться Кількість хибнопозитивних і хибнонегативних результатів зменшиться У наборі даних, який ви розділили на навчальний, тестовий і оцінювальний, є 9998 негативних прикладів і 2 позитивних. Отримана модель має метрику точності 99,9%. Чи можна довіряти їй, зважаючи на це? Так Ні Що загалом відбувається з повнотою, коли підвищується влучність? Це не впливає на повноту. Повнота зростає в геометричній прогресії. Метрика повноти знижується. Повнота зростає лінійно. Істина чи хиба: точки на кривій ROC (робочої характеристики приймача) моделі бінарної класифікації, найближчі до координат (1,1) (верхній правий кут), зазвичай відповідають найкращим пороговим значенням для моделі. Істина Хиба Ви оцінюєте ефективність двох моделей бінарної класифікації – A й Б. Метрика AUC моделі A дорівнює 0,5. Модель Б робить прогнози абсолютно випадково. Яке з тверджень, наведених нижче, істинне? Модель A працює краще, ніж модель Б Модель Б працює краще, ніж модель A Модель A й модель Б працюють однаково добре Нічого з переліченого Надіслати відповіді error_outline An error occurred when grading the quiz. Please try again.
