परिशुद्धता और स्मरण प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. परिशुद्धता किस प्रश्न का उत्तर देती है?
   • सभी वास्तविक सकारात्मकताओं में से, हमने कितनों को पकड़ा?
   • जिन सभी वस्तुओं के बारे में हमने सकारात्मक भविष्यवाणी की थी, उनमें से कितनी वास्तव में सकारात्मक थीं?
   • कुल मिलाकर मॉडल कितना सटीक है?
   • हमें कितनी सच्ची नकारात्मकताएँ मिलीं?
2. रिकॉल को इस नाम से भी जाना जाता है:
   • विशिष्टता
   • सटीकता
   • परिशुद्धता
   • संवेदनशीलता (सच्ची सकारात्मक दर)
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. किसी रोग स्क्रीनिंग परीक्षण के लिए जहां किसी बीमार मरीज का गायब होना झूठे अलार्म से भी बदतर है, आपको प्राथमिकता देनी चाहिए:
   • उच्च परिशुद्धता
   • कम स्मरण
   • उच्च स्मरण
   • केवल सच्ची नकारात्मक दर
5. F1 स्कोर को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
   • परिशुद्धता और स्मरण का अंकगणितीय माध्य
   • परिशुद्धता और स्मरण का हार्मोनिक माध्य
   • परिशुद्धता और स्मरण का योग
   • सटीकता और स्मरण का उत्पाद
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%