โมเดลทำนายทุกคนเป็นคลาสลบแล้วได้ accuracy 97% ควรสรุปอย่างไร — หลักฐานใดช่วยยืนยันว่ากระบวนการจัดการประเด็นนี้ได้เหมาะสม

หลักฐานแสดงว่า accuracy หลอกตาในข้อมูลไม่สมดุล ควรดู confusion matrix, precision, recall และ PR curve
หลักฐานแสดงว่า ยอมรับโมเดลเพราะ accuracy สูงกว่าอัตราคลาสบวก และไม่ตรวจความไวของผลต่อสมมติฐานที่ใช้
หลักฐานแสดงว่า เพิ่มตัวอย่างคลาสลบใน test เพื่อให้สัดส่วนตรง production โดยใช้เกณฑ์เดียวตัดสินโดยไม่เทียบ baseline
หลักฐานแสดงว่า ลด threshold ทันทีโดยไม่ตรวจ precision หรือผลตามต้นทุน และไม่แยกข้อมูลสำหรับประเมินผลสุดท้าย

เฉลยอธิบาย

Model selection and evaluation อธิบายว่าการเลือกโมเดล เมตริก threshold และวิธี cross-validation ต้องสอดคล้องกับชนิดข้อมูล ต้นทุนความผิดพลาด และการใช้งานจริง เมื่อนำมาใช้กับโจทย์จึงต้องเลือก “หลักฐานแสดงว่า accuracy หลอกตาในข้อมูลไม่สมดุล ควรดู confusion matrix, precision, recall และ PR curve” ส่วนตัวเลือกอื่นใช้ข้อมูลผิดช่วง เลือกเมตริกไม่ตรงเป้าหมาย หรือข้ามการตรวจผลกระทบที่จำเป็น

ข้อสอบอื่นในวิชาวิทยาการข้อมูล (Data Science)

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →