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혼란 행렬 퀴즈

혼동 행렬 개수가 어떻게 분류기 오류를 드러내고, 공통 측정항목을 지원하며, 클래스 및 라이브러리 규칙에 따라 달라지는지 검토하세요.

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질문 1 의 8

이진 혼동 행렬에서 거짓 부정이란 무엇입니까?

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퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

  1. 이진 혼동 행렬에서 거짓 부정이란 무엇입니까?
    • 모델이 음성으로 잘못 예측한 양성 사례
    • 부정이 부정으로 올바르게 예측됨
    • 부정이 긍정으로 잘못 예측됨
    • 긍정적인 것으로 정확하게 예측된 긍정적인 것
  2. 정밀도는 다음과 같이 계산됩니다.
    • TP / (TP + FN)
    • TP / (TP + FP)
    • TN / (TN + FP)
    • (TP + TN) / 합계
  3. 모델이 올바르게 식별한 실제 긍정의 비율을 측정하는 측정항목은 무엇인가요?
    • 정밀도
    • 특이성
    • 상기하다
    • 정확도
  4. 5개 클래스 문제에 대한 혼동 행렬에서 대각선 셀은 무엇을 나타냅니까?
    • 잘못된 예측
    • 거짓 긍정만
    • 총 샘플 수
    • 각 클래스에 대한 올바른 예측
  5. 혼동 행렬 없이 정확성만으로 오해를 불러일으킬 수 있는 이유는 무엇입니까?
    • 거짓 긍정 및 거짓 부정과 같은 다양한 오류 유형 간의 균형을 숨깁니다.
    • 정확성은 항상 틀리죠
    • 바이너리 문제에 대해서는 계산할 수 없습니다.
    • 라벨 대신 확률이 필요합니다.
  6. F1 점수는 두 지표의 조화 평균입니다.
    • 정확성과 특이성
    • 정밀도와 재현율
    • 민감도와 특이도
    • 참양성 및 참음성
  7. In a binary confusion matrix, which count is a False Positive?
    • An actual positive that the model predicts as positive
    • An actual positive that the model predicts as negative
    • An actual negative that the model predicts as positive
    • An actual negative that the model predicts as negative
  8. Why should you check a library's confusion-matrix axis labels before calculating precision or recall?
    • The diagonal always contains false positives
    • Axis order changes the number of observations in the dataset
    • Precision and recall use no confusion-matrix cells
    • Libraries may place true classes in rows and predicted classes in columns, or use a different orientation