Hassasiyet ve Geri Çağırma Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Kesinlik hangi soruyu yanıtlıyor?
   • Tüm gerçek pozitiflerden kaçını yakaladık?
   • Olumlu olarak tahmin ettiğimiz tüm maddelerden kaç tanesi gerçekten olumluydu?
   • Model genel olarak ne kadar doğrudur?
   • Kaç tane gerçek negatif bulduk?
2. Geri çağırma aynı zamanda şu şekilde de bilinir:
   • özgüllük
   • doğruluk
   • Hassasiyet
   • Hassasiyet (gerçek pozitif oran)
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. Hasta bir hastayı kaçırmanın yanlış alarmdan çok daha kötü olduğu bir hastalık tarama testi için aşağıdakilere öncelik vermelisiniz:
   • Yüksek hassasiyet
   • Düşük hatırlama
   • Yüksek hatırlama
   • Yalnızca gerçek negatif oran
5. F1 puanı şu şekilde tanımlanır:
   • Hassasiyet ve hatırlamanın aritmetik ortalaması
   • Kesinlik ve geri çağırmanın harmonik ortalaması
   • Hassasiyet ve hatırlamanın toplamı
   • Doğruluk ve geri çağırma ürünü
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%