Этот браузер больше не поддерживается.
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой.
Ответьте на следующие вопросы, чтобы проверить свои знания.
Вы планируете использовать Scikit-Learn для обучения модели, которая прогнозирует риск по умолчанию кредита. Модель должна прогнозировать значение 0 для приложений кредитов, которые должны быть автоматически утверждены, и 1 для приложений, где существует риск по умолчанию, требующий человеческого рассмотрения. Модель какого типа требуется?
Модель двоичной классификации
Модель многоклассовой классификации
Модель линейной регрессии
Вы обучили модель классификации с помощью класса Scikit-Learn LogisticRegression. Вы хотите использовать модель для возврата меток для новых данных в массиве x_new. Какой код следует использовать?
model.predict(x_new)
model.fit(x_new)
model.score(x_new, y_new)
Вы обучаете модель двоичной классификации с помощью Scikit-Learn. При ее оценке с помощью тестовых данных вы определяете, что модель достигает общей метрики полноты, равной 0,81. Что означает эта метрика?
Модель правильно прогнозирует 81 % тестовых случаев.
81% случаев, прогнозируемых как положительные по модели, были положительными.
Модель правильно определила 81% положительных случаев как положительные.
Вы должны ответить на все вопросы перед проверкой.
Были ли сведения на этой странице полезными?
Нужна помощь с этой темой?
Хотите попробовать использовать Ask Learn для уточнения или руководства по этой теме?