คะแนน train สูงมากแต่ validation ต่ำชัดเจน ข้อใดเป็นการวินิจฉัยเบื้องต้น — หากเปรียบเทียบสองแนวทาง ข้อใดมีเหตุผลรองรับเหมาะสมกว่า

เลือกข้อเสนอที่ระบุว่า โมเดลมีความซับซ้อนไม่พอจึงควรเพิ่มฟีเจอร์ทันที แล้วใช้คะแนนเฉลี่ยแทนการตรวจ error รายกรณี
เลือกข้อเสนอที่ระบุว่า ใช้ validation ปรับพารามิเตอร์ต่อจนคะแนนใกล้ train โดยไม่กำหนดเงื่อนไขหยุดใช้หรือ rollback
เลือกแนวทางที่สอดคล้องกับหลักว่า มีสัญญาณ overfitting ควรตรวจ leakage ความซับซ้อน regularization และข้อมูลเพิ่ม
เลือกข้อเสนอที่ระบุว่า รายงานคะแนน train เพราะใช้ตัวอย่างมากกว่า validation และไม่ตรวจว่าสมมติฐานของวิธีตรงกับข้อมูล

เฉลยอธิบาย

Model selection and evaluation อธิบายว่าการเลือกโมเดล เมตริก threshold และวิธี cross-validation ต้องสอดคล้องกับชนิดข้อมูล ต้นทุนความผิดพลาด และการใช้งานจริง เมื่อนำมาใช้กับโจทย์จึงต้องเลือก “เลือกแนวทางที่สอดคล้องกับหลักว่า มีสัญญาณ overfitting ควรตรวจ leakage ความซับซ้อน regularization และข้อมูลเพิ่ม” ส่วนตัวเลือกอื่นใช้ข้อมูลผิดช่วง เลือกเมตริกไม่ตรงเป้าหมาย หรือข้ามการตรวจผลกระทบที่จำเป็น

ข้อสอบอื่นในวิชาวิทยาการข้อมูล (Data Science)

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →