此页面由 Cloud Translation API 翻译。 分类 (Classification):测试你的知识 返回到课程 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 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 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。 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 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 提交回答 error_outline 系统对测验进行评分时出现错误。请重试。 Was this helpful?