แอปพลิเคชันสุขภาพใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลอัตราการเต้นของหัวใจจากนาฬิกาอัจฉริยะ เพื่อเตือนเมื่อพบสัญญาณผิดปกติ โมเดลนี้ต้องพิจารณาอะไรมากกว่า Accuracy เพียงอย่างเดียว
กควรให้ความสำคัญกับ Recall สูง เพื่อลด False Negative คือไม่พลาดการตรวจจับกรณีอันตรายที่แท้จริง แม้จะมี False Positive บ้าง
ขควรให้ความสำคัญกับความเร็วในการประมวลผลมากกว่าความแม่นยำ
คควรใช้ F1-Score เพียงอย่างเดียวโดยไม่ต้องพิจารณา Recall หรือ Precision แยกกัน
งควรให้ความสำคัญกับ Precision สูง เพื่อลด False Positive คือไม่เตือนเกินจำเป็น แม้จะพลาดกรณีอันตรายบ้าง
เฉลยอธิบาย
ในบริบทที่เกี่ยวข้องกับชีวิตและสุขภาพ False Negative (พลาดการตรวจจับกรณีอันตราย) มีต้นทุนสูงกว่า False Positive (เตือนเมื่อไม่จำเป็น) มาก ดังนั้น Recall สูงจึงสำคัญกว่า ยอมให้มีการเตือนเกินบ้าง ดีกว่าพลาดกรณีวิกฤต ตัวเลือก B Precision สูงเหมาะกับกรณีที่ต้นทุน False Positive สูง เช่น การกรองสแปม ตัวเลือก C ความเร็วสำคัญแต่ไม่ใช่ปัจจัยหลักในกรณีนี้ ตัวเลือก D F1-Score เป็นค่าเฉลี่ยของ Precision และ Recall แต่กรณีนี้ต้องเน้น Recall โดยเฉพาะ