इस पेज का अनुवाद Cloud Translation API से किया गया है. क्लासिफ़िकेशन: अपना ज्ञान बढ़ाएं पाथवे पर वापस जाएं बाइनरी क्लासिफ़ायर की थ्रेशोल्ड वैल्यू बढ़ाने से, इनमें से क्या असर हो सकता है? फ़ॉल्स पॉज़िटिव में बढ़ोतरी फ़ॉल्स पॉज़िटिव में कमी फ़ॉल्स पॉज़िटिव और फ़ॉल्स नेगेटिव, दोनों बढ़ते हैं फ़ॉल्स पॉज़िटिव और फ़ॉल्स नेगेटिव, दोनों घट जाते हैं आपने जिस डेटासेट को ट्रेनिंग, टेस्ट, और आकलन वाले सेट में बांटा है उसमें 9,998 नेगेटिव उदाहरण और दो पॉज़िटिव उदाहरण दिए गए हैं. नतीजे के तौर पर मिलने वाले मॉडल की सटीक होने की दर 99.9% है. क्या सटीक मेट्रिक के आधार पर, इस मॉडल पर भरोसा किया जा सकता है? हां नहीं आम तौर पर, जब सटीक होता है, तो रीकॉल का क्या होता है? रीकॉल पर इसका कोई असर नहीं होता है. रीकॉल तेज़ी से बढ़ती है. रीकॉल कम हो जाते हैं. रीकॉल की वैल्यू लीनियर तौर पर बढ़ती है. सही या गलत: किसी बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल के आरओसी (रिसीवर-ऑपरेटिंग कैरेक्टर) कर्व (1,1) (ऊपरी दाएं कोने) के सबसे पास वाले पॉइंट, आम तौर पर मॉडल के लिए सबसे अच्छा परफ़ॉर्म करने वाले थ्रेशोल्ड दिखाते हैं सही गलत दो बाइनरी क्लासिफ़िकेशन मॉडल की परफ़ॉर्मेंस का आकलन किया जा रहा है: मॉडल A और मॉडल B. मॉडल A का AUC 0.5 है. मॉडल B के अनुमान बिना किसी क्रम के लगाए जाते हैं. इनमें से कौनसी बात सही है? मॉडल A की परफ़ॉर्मेंस, मॉडल B से बेहतर है मॉडल B की परफ़ॉर्मेंस, मॉडल A से बेहतर है मॉडल A और मॉडल B समान रूप से अच्छा प्रदर्शन करते हैं इनमें से कोई नहीं जवाब सबमिट करें error_outline क्विज़ की ग्रेडिंग करने में कोई गड़बड़ी हुई. कृपया फिर से कोशिश करें.
