Funktionale Leistungsmetriken von ML · Frage 41 von 60
Unter 1.000 Transaktionen sind 10 betrügerisch. Ein Modell stuft alle Transaktionen als „kein Betrug“ ein (Betrug = positiv). Welche Aussagen sind korrekt?
3 Antworten sind richtig. Schwer
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Lösung
- A Die Accuracy allein ist hier als Abnahmekriterium irreführend
- C Der Recall beträgt 0 %
- D Die Accuracy beträgt 99 %
Erklärung
Es gibt TP = 0, FN = 10, FP = 0 und TN = 990. Accuracy = 990 / 1000 = 99 %, Recall = 0 / 10 = 0 %: Kein einziger Betrugsfall wird erkannt. Die Precision ist mangels positiver Vorhersagen nicht definiert (0 / 0). Obwohl die Accuracy hoch ist, erfüllt das Modell seinen Zweck nicht, deshalb braucht es Metriken wie Recall, Precision oder F1-Score.