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Wissensbeurteilung

Abgeschlossen

Beantworten Sie die folgenden Fragen, um Ihre Kenntnisse zu überprüfen.

1.

Sie möchten Scikit-Learn verwenden, um ein Modell zu trainieren, das das Standardrisiko für die Kreditaufnahme vorhersagt. Das Modell muss den Wert 0 für Kreditanwendungen vorhersagen, die automatisch genehmigt werden sollen, und 1 für Anwendungen, bei denen ein Standardrisiko vorliegt, bei dem die Bewertung durch einen Menschen erforderlich ist. Welche Art von Modell ist erforderlich?

Ein binäres Klassifizierungsmodell

Ein mehrklassiges Klassifizierungsmodell

Ein lineares Regressionsmodell

2.

Sie haben ein Klassifizierungsmodell mit der LogisticRegression-Klasse von Scikit-Learn trainiert. Sie möchten das Modell verwenden, um Bezeichnungen für neue Daten im Array x_new zurückzugeben. Welchen Code sollten Sie verwenden?

model.predict(x_new)

model.fit(x_new)

model.score(x_new, y_new)

3.

Sie trainieren ein binäres Klassifizierungsmodell mithilfe von Scikit-Learn. Wenn Sie es mit Testdaten bewerten, stellen Sie fest, dass das Modell eine Gesamtsensitivität von 0,81 erreicht. Was gibt diese Metrik an?

Das Modell hat 81 % der Testfälle ordnungsgemäß vorhergesagt.

81 % der Fälle, die vom Modell als positiv vorhergesagt wurden, waren positiv.

Das Modell hat 81 % der positiven Fälle ordnungsgemäß als positiv identifiziert.

Sie müssen alle Fragen beantworten, bevor Sie Ihre Arbeit überprüfen können.

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