機器學習基礎
對於1000筆中只有10筆陽性的資料，將全部預測為陰性之模型的準確率為何者？
- A0%
- B1%
- C99%
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正確答案：C. 99%
全部預測為陰性時，990筆陰性全部正確，10筆陽性全部錯誤，因此準確率為 990 ÷ 1000 = 99%。另一方面，因為連1筆陽性都找不到，召回率為0%，若目的是像偵測疾病或詐欺那樣找出陽性，就派不上用場。像這樣類別比例嚴重偏斜的資料（不平衡資料），不能只用準確率評估，而要一併參考精確率、召回率、F1分數等。也有加重少數類別之錯誤權重，或使各類別資料數量一致之抽樣等對策。
- A. 這是召回率的值。連1筆陽性都找不到，因此召回率為0%。
- B. 這是陽性在全部資料中所占的比例。
- C. 正確。990 ÷ 1000 = 99%。