本頁面由 Cloud Translation API 翻譯而成。 分類：考考你的知識 返回課程 提高二元分類器的門檻值可能會產生以下何種影響？ 偽陽性增加 偽陽性降低 偽陽性和偽陰性兩者皆增加 偽陽性和偽陰性兩者皆降低 您拆分為訓練集、測試集和評估集的資料集含有 9,998 個負例和 2 個正樣本。產生的模型準確率為 99.9%。根據該準確率指標，您信任這個模型嗎？ 是 否 一般來說，如果精確度提高，會發生什麼情況？ 喚回度不會受到影響。 喚回度會大幅增加。 喚回度下降， 喚回度會線性增加。 是非題：二元分類模型 ROC (接收者與作業特徵) 曲線上最接近 (1,1) (右上角) 的點，通常代表模型表現最佳的門檻 是 否 您正在評估兩種二元分類模型的成效：模型 A 和模型 B。模型 A 的 AUC 為 0.5。模型 B 的預測結果完全隨機進行。請問以下敘述何者正確？ 模型 A 的成效優於模型 B 模型 B 的成效優於模型 A 模型 A 和模型 B 的成效都相同 以上皆非 提交答案 error_outline 計算測驗分數時出現錯誤。請再試一次。
