ทีมใช้ class_weight เพื่อรับมือข้อมูลไม่สมดุล ควรประเมินอย่างไร — หากเปรียบเทียบสองแนวทาง ข้อใดมีเหตุผลรองรับเหมาะสมกว่า

เลือกข้อเสนอที่ระบุว่า ปรับชุด test ให้สมดุลแล้วเปรียบเทียบ accuracy โดยไม่เปรียบเทียบกับวิธีง่ายที่กำหนดไว้
เลือกข้อเสนอที่ระบุว่า รายงานผลเฉพาะรุ่นที่ใช้ class_weight โดยไม่เทียบ baseline แล้วสรุปจากการทดลองเพียงรอบเดียว
เลือกข้อเสนอที่ระบุว่า ถือว่าความน่าจะเป็น calibrate แล้วเพราะ loss มีน้ำหนัก โดยไม่ทดสอบผลเมื่อ distribution เปลี่ยน
เลือกแนวทางที่สอดคล้องกับหลักว่า ประเมินบนชุด validation/test ที่สะท้อนสัดส่วนใช้งานจริงและดูเมตริกตามต้นทุน

เฉลยอธิบาย

Model selection and evaluation อธิบายว่าการเลือกโมเดล เมตริก threshold และวิธี cross-validation ต้องสอดคล้องกับชนิดข้อมูล ต้นทุนความผิดพลาด และการใช้งานจริง เมื่อนำมาใช้กับโจทย์จึงต้องเลือก “เลือกแนวทางที่สอดคล้องกับหลักว่า ประเมินบนชุด validation/test ที่สะท้อนสัดส่วนใช้งานจริงและดูเมตริกตามต้นทุน” ส่วนตัวเลือกอื่นใช้ข้อมูลผิดช่วง เลือกเมตริกไม่ตรงเป้าหมาย หรือข้ามการตรวจผลกระทบที่จำเป็น

ข้อสอบอื่นในวิชาวิทยาการข้อมูล (Data Science)

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →