40. 某製造業公司建置機器學習模型,用於預測產品是否為瑕疵品。實際生產資料中,瑕疵品比例極低,大多數樣本皆為正常品。模型測試時發現,即使模型多數預測為正常品,仍可獲得很高的整體準確率。在此情境下,若希望更有效衡量模型對瑕疵品的辨識能力,下列何者較適合作為主要評估指標?
(A)F1-score;
(B)均方誤差(Root Mean Squared Error, RMSE);
(C)準確率(Accuracy);
(D)判定係數(R², Coefficient of Determination)

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統計: A(59), B(23), C(27), D(16), E(0) #3870544

詳解 (共 1 筆)

#7353057
正確答案:(A) 詳解: 在不平衡資料...
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