知識チェック

完了

次の質問に答えて、理解を確認してください。その後、[回答を確認] を選択します。

1.

Scikit-learn を使って、信用破綻リスクを予測するモデルをトレーニングすることを計画しています。 モデルでは、自動的に承認される融資申請の場合は値 0 を、人間による検討が必要な不履行のリスクがある申請の場合は 1 を予測する必要があります。 どのような種類のモデルが必要ですか。

二項分類モデル

多クラス分類モデル

線形回帰モデル

2.

Scikit-learn の LogisticRegression クラスを使って分類モデルをトレーニングしました。 モデルを使用して、x_new 配列内の新しいデータのラベルを返す必要があります。 使用すべきコードは次のうちどれですか?

model.predict(x_new)

model.fit(x_new)

model.score(x_new, y_new)

3.

Scikit-learn を使って二項分類モデルをトレーニングします。 テスト データを使用して評価すると、モデルの総合リコール メトリックが 0.81 だったことがわかりました。 このメトリックは何を示していますか。

モデルはテスト ケースのうち 81% を正しく予測した

モデルによって陽性だと予測されたケースのうち 81% が陽性だった。

モデルは陽性のケースのうち 81% を陽性として正しく識別した。

作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。