Ocena modelu

Karina ocenia trzy różne modele nadzorowanego uczenia maszynowego do wykrywania fałszywych transakcji bankowych. Karina wie, że jedną ze słabości danych treningowych jest to, że zawierają znacznie więcej przykładów prawidłowych transakcji niż fałszywych.

Poniżej widać, jak każdy model przewidywał, czy transakcja jest fałszywa, czy prawidłowa – w porównaniu z tym, jak często transakcja faktycznie okazywała się fałszywa lub prawidłowa:

Na podstawie tych danych: który model najlepiej wykrywa zarówno fałszywe, jak i prawidłowe transakcje i dlaczego?