假设我们要解决一个二类分类问题,我们已经建立好了模型,输出是0或1,初始时设阈值为0.5,超过0.5概率估计,就判别为1,否则就判别为0;如果我们现在用另一个大于0.5的阈值,那么现在关于模型说法,正确的是()1.模型分类的召回率会降低或不变2.模型分类的召回率会升高3.模型分类准确率会升高或不变4.模型分类准确率会降低()A.1B.2C.1和3D.2和4E以上都不是
假设我们要解决一个二类分类问题,我们已经建立好了模型,输出是0或1,初始时设阈值为0.5,超过0.5概率估计,就判别为1,否则就判别为0;如果我们现在用另一个大于0.5的阈值,那么现在关于模型说法,正确的是()
1.模型分类的召回率会降低或不变
2.模型分类的召回率会升高
3.模型分类准确率会升高或不变
4.模型分类准确率会降低()
A.1
B.2
C.1和3
D.2和4E以上都不是
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“点击率问题”是这样一个预测问题,99%的人是不会点击的,而1%的人是会点击进去的,所以这是一个非常不平衡的数据集.假设,现在我们已经建了一个模型来分类,而且有了99%的预测准确率,我们可以下的结论是()A.模型预测准确率已经很高了,我们不需要做什么了B.模型预测准确率不高,我们需要做点什么改进模型C.无法下结论D.以上都不对
假设我们要解决一个二类分类问题,我们已经建立好了模型,输出是0或1,初始时设阈值为0.5,超过0.5概率估计,就判别为1,否则就判别为0;如果我们现在用另一个大于0.5的阈值,那么现在关于模型说法,正确的是:( ) A.模型分类的召回率会降低或不变B.模型分类的召回率会升高C.模型分类准确率会升高或不变D.模型分类准确率会降低
35、下列选项中，属于感知器的特点的是？A．感知器具有多路输入、单路输出B．感知器没有反馈和内部状态C．感知器将输入信号加权求和与阈值比较，当信号加权和大于阈值时输出1，当信号加权和小于阈值时输出0D．单个感知器可以解决非线性分类问题
假设有一个3分类问题，某个样例的正确答案是（1，0，0）, 乙模型经过softmax回归之后的预测答案是（0.7，0.1，0.2）, 计算乙模型的交叉熵损失（）A．-(1×log0.7 +0×log0.1+0×log0.2)≈ 0. 155B．0C．0.5D．0.38
7、下列选项中，属于感知器的特点的是？A．感知器具有多路输入、单路输出B．感知器没有反馈和内部状态C．感知器将输入信号加权求和与阈值比较，当信号加权和大于阈值时输出1，当信号加权和小于等于阈值时输出0D．单个感知器可以解决非线性分类问题
假设有一个3分类问题，某个样例的正确答案是（1，0，0）, 甲模型经过softmax回归之后的预测答案是（0.5，0.2，0.3）, 计算甲模型的交叉熵损失（）A．-(1×log0.5 +0×log0.2 +0×log0.3) ≈ 0.301B．0C．0.5D．0.38