الدقة واستدعاء مسابقة

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. الدقة تجيب على أي سؤال؟
   • من بين جميع الإيجابيات الفعلية، كم منها حصلنا عليها؟
   • من بين جميع العناصر التي توقعنا أنها إيجابية، كم منها كانت إيجابية حقًا؟
   • ما مدى دقة النموذج بشكل عام؟
   • كم عدد السلبيات الحقيقية التي وجدناها؟
2. يُعرف الاستدعاء أيضًا باسم:
   • خصوصية
   • الدقة
   • الدقة
   • الحساسية (المعدل الإيجابي الحقيقي)
3. On a fixed evaluation set, lowering a positive-class decision threshold usually produces which tradeoff?
   • Recall can increase while precision can fall
   • Precision and recall must increase by equal amounts
   • The model necessarily predicts fewer positives
   • Neither metric can ever change
4. بالنسبة لاختبار فحص المرض حيث يكون فقدان مريض مريضًا أسوأ بكثير من الإنذار الكاذب، يجب عليك إعطاء الأولوية لما يلي:
   • دقة عالية
   • تذكر منخفض
   • تذكر عالية
   • المعدل السلبي الحقيقي فقط
5. يتم تعريف درجة F1 على أنها:
   • الوسط الحسابي للدقة والاستذكار
   • الوسط التوافقي للدقة والاستذكار
   • مجموع الدقة والتذكير
   • منتج الدقة والتذكير
6. Why can precision and recall reveal a weakness hidden by high accuracy on a dataset dominated by negatives?
   • They focus on positive predictions and actual positives instead of rewarding a large true-negative count
   • They measure the true-negative rate directly
   • They must both exceed accuracy
   • They guarantee reliability regardless of sample size
7. A classifier has 20 true positives, 5 false positives, and 10 false negatives. Which precision and recall values follow?
   • Precision 2/3; recall 4/5
   • Precision 20/35; recall 20/35
   • Precision 1/4; recall 1/2
   • Precision 4/5; recall 2/3
8. Six of the top ten search results are relevant. What is precision@10 for that result list?
   • 100%
   • 40%
   • 60%
   • 6%