Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API. Классификация: Проверьте свои знания Вернуться к курсу К какому из следующих эффектов может привести увеличение порогового значения двоичного классификатора? Ложноположительных результатов становится больше Ложноположительных срабатываний становится меньше Как ложноположительные, так и ложноотрицательные результаты увеличиваются. Ложноположительные и ложноотрицательные результаты уменьшаются. Набор данных, который вы разделили на наборы обучения, тестирования и оценки, содержит 9998 отрицательных примеров и 2 положительных примера. Полученная модель имеет точность 99,9%. Можете ли вы доверять этой модели, основанной на этом показателе точности? Да Нет В общем, когда точность увеличивается, что происходит с отзывом? Напомним, это не влияет. Память увеличивается в геометрической прогрессии. Память уменьшается. Память увеличивается линейно. Верно или неверно: точки на кривой ROC (рабочей характеристики приемника) модели двоичной классификации, ближайшие к (1,1) (верхний правый угол), обычно представляют собой наиболее эффективные пороговые значения для модели. Истинный ЛОЖЬ Вы оцениваете производительность двух моделей бинарной классификации: модели A и модели B. Модель A имеет AUC 0,5. Прогнозы модели Б делаются совершенно случайно. Какие из следующих утверждений верно? Модель A работает лучше, чем Модель B. Модель B работает лучше, чем Модель A. Модель A и Модель B работают одинаково хорошо. Ни один из вышеперечисленных Отправить ответы error_outline При определении оценки по тесту произошла ошибка. Повторите попытку.
