Verifica delle conoscenze

Completato

Rispondere alle domande seguenti per verificare di aver compreso quanto illustrato finora.

1.

Si intende usare scikit-learn per eseguire il training di un modello che prevede il rischio di insolvenza del credito. Il modello deve prevedere un valore di 0 per le richieste di prestito che devono essere approvate automaticamente e 1 per le richieste in cui esiste un rischio di insolvenza che devono essere sottoposte a valutazione. Quale tipo di modello è necessario?

Modello di classificazione binaria

Modello di classificazione multiclasse

Modello di regressione lineare

2.

È stato eseguito il training di un modello di classificazione usando la classe LogisticRegression di scikit-learn. Si vuole usare il modello per restituire etichette per i nuovi dati nella matrice x_new. Quale codice è opportuno usare?

model.predict(x_new)

model.fit(x_new)

model.score(x_new, y_new)

3.

Si usa scikit-learn per eseguire il training di un modello di classificazione binaria. Quando si valuta il modello con i dati di test, si stabilisce che il modello raggiunge una metrica di richiamo complessiva di 0,81. Cosa indica questa metrica?

Il modello ha previsto correttamente l'81% dei test case

L'81% dei casi previsti come positivi dal modello erano positivi.

Il modello ha identificato correttamente l'81% dei casi positivi come positivi.

Devi rispondere a tutte le domande prima di controllare il lavoro svolto.