Funktionale Leistungsmetriken von ML · Frage 11 von 60
Warum sagt ein Klassifikationsmodell selten immer alles richtig vorher?
1 Antwort ist richtig. Einfach
Lösung anzeigen
Lösung
- D Unter anderem wegen der probabilistischen Natur von ML-Modellen und wegen Rauschen in den Daten
Erklärung
Ein Klassifikator liegt fast nie in allen Fällen richtig. Das liegt schon daran, dass ML-Modelle mit Wahrscheinlichkeiten arbeiten und echte Daten verrauscht sind. Die Konfusionsmatrix zeigt auf einen Blick, wo das Modell richtig lag und wo nicht.