โรงพยาบาลกำลังสร้างระบบคัดกรองผู้ป่วย: โมเดลทำนายทุกคนเป็นคลาสลบแล้วได้ accuracy 97% ควรสรุปอย่างไร
กเพิ่มคลาสลบเพื่อให้ accuracy สูงขึ้น โดยถือว่าเป็นแนวทางหลักที่หน่วยงานควรใช้ในทุกกรณี
ขไม่ต้องมี baseline และใช้เป็นเกณฑ์เดียวสำหรับการดำเนินงานของหน่วยงานทั้งหมด
คโมเดลพร้อมใช้งานเพราะเกิน 90% โดยไม่ต้องพิจารณานโยบาย บทบาท หรือความเสี่ยงด้านข้อมูลเพิ่มเติม
งaccuracy หลอกตาในข้อมูลไม่สมดุล ควรดู confusion matrix, precision, recall และ PR curve
เฉลยอธิบาย
เมื่อคลาสบวกหายาก accuracy สูงได้แม้จับเหตุการณ์สำคัญไม่ได้ จึงต้องใช้เมตริกตามต้นทุนข้อผิดพลาด ตัวเลือกอื่นละเลยลำดับเวลา การแยกข้อมูล ความหมายทางสถิติ หรือผลกระทบในการใช้งานจริง