Datensatz- und Labelprüfung · Frage 40 von 60
Was kann eine niedrige Vorhersagekonfidenz eines trainierten Modells für einen Datenpunkt bedeuten?
3 Antworten sind richtig. Mittel
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Lösung
- A Der Datenpunkt ist mehrdeutig
- B Der Datenpunkt ist falsch gelabelt
- D Der Datenpunkt liegt außerhalb der Verteilung der Trainingsdaten
Erklärung
Ist sich das Modell bei einem Datenpunkt sehr unsicher, kann das mehrere Gründe haben: Das Label ist falsch, der Fall ist mehrdeutig, oder er liegt weit weg von allem, was im Training vorkam. Solche Datenpunkte schaut man sich deshalb genauer an.