Класифікація: перевірте свої знання

  1. До яких наслідків може призвести збільшення порогового значення бінарного класифікатора?

  2. У наборі даних, який ви розділили на навчальний, тестовий і оцінювальний, є 9998 негативних прикладів і 2 позитивних. Отримана модель має метрику точності 99,9%. Чи можна довіряти їй, зважаючи на це?

  3. Що загалом відбувається з повнотою, коли підвищується влучність?

  4. Істина чи хиба: точки на кривій ROC (робочої характеристики приймача) моделі бінарної класифікації, найближчі до координат (1,1) (верхній правий кут), зазвичай відповідають найкращим пороговим значенням для моделі.

  5. Ви оцінюєте ефективність двох моделей бінарної класифікації – A й Б. Метрика AUC моделі A дорівнює 0,5. Модель Б робить прогнози абсолютно випадково. Яке з тверджень, наведених нижче, істинне?