分类 (Classification)：测试你的知识

1. 提高二元分类器的阈值可能会产生以下哪种影响？

   假正例增加

   假正例数量减少

   假正例和假负例数量都会增加

   假正例和假负例均有所降低

2. 您拆分为训练集、测试集和评估集的数据集有 9998 个负例和 2 个正例。生成的模型的准确率为 99.9%。您能否根据该准确率指标信任此模型？

   是

   否

3. 一般来说，当精确率提高时，召回率会怎样？

   召回率不受影响。

   召回率呈指数级增加。

   召回率会降低。

   召回率呈线性增加趋势。

4. 判断正误：二元分类模型的 ROC（接收者操作特征）曲线上最接近 (1,1)（右上角）的点通常表示模型效果最佳的阈值

   True

   False

5. 您正在评估两个二元分类模型的性能：模型 A 和模型 B。模型 A 的曲线下面积为 0.5。模型 B 的预测完全是随机进行的。下列哪项陈述是正确的？

   模型 A 的效果优于模型 B

   模型 B 的效果优于模型 A

   模型 A 和模型 B 的效果一样好

   以上都不是

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