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混淆矩阵提供了对模型在每个类别上的预测表现的详细信息,这样可以进一步计算精确度、召回率、F1分数等指标来评估模型的性能。( )
A、对
B、错
发布时间:
2025-03-30 12:09:28
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消防工程师
推荐参考答案
(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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答案:
对
相关试题
1.
混淆矩阵提供了对模型在每个类别上的预测表现的详细信息,这样可以进一步计算精确度、召回率、F1分数等指标来评估模型的性能。( )
2.
在机器学习中,模型的性能通常用准确率、召回率、F1得分等指标来评估。
3.
F1 值越高,说明模型在准确性和召回率之间取得了较好的平衡。综合考虑准确率和召回率,
4.
构建模型后使用标准指标来评估模型性能,确定其是否符合业务目标,成为大数据的模型评估。
5.
在机器学习中,模型预测一般是指用模型验证已有标签的测试数据集并计算性能评价指标
6.
F1分数是精确率与查全率的加权平均值,综合平衡了精确率与查全率两个指标的特点,F1分数突出了对分类错误的评估。
7.
在构建模型进行西尼罗河病毒预测后,使用AUC指标对模型进行效果评估,AUC是ROC曲线下的面积,面积越大,模型预测结果越可靠。
8.
在比较不同预测方法的精确度时,通常采用( )等误差指标来衡量预测误差的大小。
9.
评估神经网络的计算模型
10.
有关分类器的构造和实施步骤描述错误的是:()A.在训练样本上执行分类器算法,生成分类模型;B.选定样本,将所有样本分成训练样本和测试样本两部分;C.在训练样本上执行分类模型,生成预测结果;D.根据预测结果
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