ผล confusion matrix มี false negative สูง สิ่งใดตีความได้ตรงที่สุด — หลักฐานใดช่วยยืนยันว่ากระบวนการจัดการประเด็นนี้ได้เหมาะสม

หลักฐานแสดงว่า โมเดลมี precision ต่ำเพราะทำนายบวกผิดจำนวนมาก โดยไม่รายงานช่วงความไม่แน่นอนของผล
หลักฐานแสดงว่า โมเดลพลาดกรณีบวกจริงจำนวนมาก จึงต้องพิจารณา recall และต้นทุนของการพลาด
หลักฐานแสดงว่า โมเดลมี false positive rate สูงกว่าปกติ และไม่ตรวจผลกระทบต่อกลุ่มย่อย
หลักฐานแสดงว่า โมเดลมี specificity ต่ำจึงพลาดกรณีลบจริง โดยไม่ทวนสอบกับข้อมูลจากช่วงเวลาใหม่

เฉลยอธิบาย

Model selection and evaluation อธิบายว่าการเลือกโมเดล เมตริก threshold และวิธี cross-validation ต้องสอดคล้องกับชนิดข้อมูล ต้นทุนความผิดพลาด และการใช้งานจริง เมื่อนำมาใช้กับโจทย์จึงต้องเลือก “หลักฐานแสดงว่า โมเดลพลาดกรณีบวกจริงจำนวนมาก จึงต้องพิจารณา recall และต้นทุนของการพลาด” ส่วนตัวเลือกอื่นใช้ข้อมูลผิดช่วง เลือกเมตริกไม่ตรงเป้าหมาย หรือข้ามการตรวจผลกระทบที่จำเป็น

ข้อสอบอื่นในวิชาวิทยาการข้อมูล (Data Science)

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →