คะแนนรวมดี แต่ recall ของกลุ่มหนึ่งต่ำกว่ามาก ควรทำอย่างไร — หากต้องตัดสินจากข้อมูลที่มี แนวทางใดควรถูกเลือก

ใช้ threshold กลางเดียวต่อไปเพราะคะแนนรวมผ่านเกณฑ์ โดยไม่เปรียบเทียบกับวิธีง่ายที่กำหนดไว้
รายงาน weighted average โดยไม่แสดงผลรายกลุ่ม แล้วสรุปจากการทดลองเพียงรอบเดียว
เพิ่มตัวอย่างกลุ่มนั้นให้เท่ากลุ่มอื่นแล้วถือว่าปัญหาถูกแก้
ตรวจคุณภาพ/ตัวแทนข้อมูลและผลกระทบแยกกลุ่ม แล้วกำหนดมาตรการแก้และติดตาม

เฉลยอธิบาย

AI RMF 1.0 pp. 23, 28, 32-38 อธิบายว่ากรอบ NIST กำหนดให้ตรวจ representativeness, bias, data quality, ผลกระทบแยกกลุ่ม และติดตามความเสี่ยงหลังใช้งานพร้อมกลไกรับ feedback เมื่อนำมาใช้กับโจทย์จึงต้องเลือก “ตรวจคุณภาพ/ตัวแทนข้อมูลและผลกระทบแยกกลุ่ม แล้วกำหนดมาตรการแก้และติดตาม” ส่วนตัวเลือกอื่นใช้ข้อมูลผิดช่วง เลือกเมตริกไม่ตรงเป้าหมาย หรือข้ามการตรวจผลกระทบที่จำเป็น

ข้อสอบอื่นในวิชาวิทยาการข้อมูล (Data Science)

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →