Browser ini sudah tidak didukung.
Tingkatkan ke Microsoft Edge untuk memanfaatkan fitur, pembaruan keamanan, dan dukungan teknis terkini.
Jawablah pertanyaan berikut untuk menguji pemahaman Anda.
Anda berencana menggunakan Scikit-Learn untuk melatih model yang memprediksi risiko default kredit. Model harus memprediksi nilai 0 untuk aplikasi pinjaman yang harus disetujui secara otomatis, dan 1 untuk aplikasi di mana ada risiko default yang memerlukan pertimbangan manusia. Model seperti apa yang dibutuhkan?
Model klasifikasi biner
Model klasifikasi multi-kelas
Model regresi linier
Anda telah melatih model klasifikasi menggunakan kelas Scikit-Learn LogisticRegression. Anda ingin menggunakan model guna menampilkan label untuk data baru dalam array x_new. Kode mana yang harus Anda gunakan?
model.predict(x_new)
model.fit(x_new)
model.score(x_new, y_new)
Anda melatih model klasifikasi biner menggunakan Scikit-Learn. Saat Anda mengevaluasinya dengan data uji, Anda menentukan bahwa model mencapai metrik Recall keseluruhan sebesar 0,81. Apa yang ditunjukkan oleh metrik ini?
Model dengan benar memprediksi 81% dari kasus uji
81% dari kasus yang diprediksi positif oleh model positif.
Model ini mengidentifikasi 81% kasus positif dengan benar sebagai positif.
Anda harus menjawab semua pertanyaan sebelum memeriksa pekerjaan Anda.
Apakah halaman ini membantu?
Perlu bantuan dengan topik ini?
Ingin mencoba menggunakan Ask Learn untuk mengklarifikasi atau memandu Anda melalui topik ini?