JavaScript is required

Trong học máy, phương pháp nào được sử dụng để đánh giá hiệu suất của một mô hình?

A.

Accuracy

B.

Precision

C.

Recall

D.

F1-score

Trả lời:

Đáp án đúng: A


Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các phương pháp đánh giá hiệu suất mô hình trong học máy. Tất cả các đáp án được liệt kê đều là các độ đo phổ biến được sử dụng để đánh giá mô hình: * **Accuracy (Độ chính xác):** Tỷ lệ giữa số lượng dự đoán đúng và tổng số lượng dự đoán. * **Precision (Độ chuẩn xác):** Tỷ lệ giữa số lượng dự đoán dương tính đúng và tổng số lượng dự đoán dương tính. * **Recall (Độ phủ):** Tỷ lệ giữa số lượng dự đoán dương tính đúng và tổng số lượng thực tế là dương tính. * **F1-score:** Trung bình điều hòa của Precision và Recall, cung cấp một cách đánh giá cân bằng giữa hai yếu tố này. Vì câu hỏi không yêu cầu cụ thể về một độ đo cụ thể nào, và tất cả các lựa chọn đều là các độ đo đánh giá mô hình, ta có thể hiểu rằng câu hỏi đang hỏi về các độ đo nói chung. Vì vậy, không có đáp án sai trong các lựa chọn trên. Tuy nhiên, đáp án A (Accuracy) thường được sử dụng và biết đến rộng rãi nhất, nên có thể được coi là đáp án "tổng quát" nhất trong trường hợp này. Tuy nhiên, do tính chất không rõ ràng của câu hỏi và việc tất cả các đáp án đều đúng ở một mức độ nào đó, nên câu hỏi này có thể cần được xem xét lại. Trong trường hợp này, tôi sẽ chọn A vì nó là độ đo phổ biến nhất, nhưng cần lưu ý rằng các đáp án còn lại cũng hợp lệ.

Câu hỏi liên quan