Calculul matricei de confuzie

Clasificatorul tău aplicat pe datele de credit a obținut următoarele statistici: 163 de adevărate pozitive, 15 fals pozitive, 48 de fals negative și 24 de adevărate negative. Aceste valori sunt preîncărcate în consola de lucru sub denumirile tp, fp, fn și, respectiv, tn. Afirmațiile de mai jos implică două metrici: acuratețea, definită ca proporția de exemple clasificate corect, și recall-ul, care reprezintă proporția de exemple cu adevărat pozitive clasificate drept pozitive. Care dintre afirmații este adevărată?

Răspunsuri posibile

Recall-ul clasificatorului este aproximativ 0,916

Recall-ul clasificatorului este aproximativ 0,63

Acuratețea clasificatorului este aproximativ 0,27

Recall-ul clasificatorului este aproximativ 0,77

exercițiu

Calculul matricei de confuzie

Instrucțiuni

Răspunsuri posibile

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni

Răspunsuri posibile

exercițiu