Ein Chemieunternehmen benötigt ein Modell, das die Wahrscheinlichkeit maximiert, anomales Prozessverhalten zu erkennen (Labels: 0 = normal, 1 = anomal). Welches dieser Metrikpaare weist auf das Modell hin, das am ehesten Anomalien erkennt?

Das Unternehmen möchte die Wahrscheinlichkeit maximieren, anomales Prozessverhalten zu erkennen. Dies bedeutet, dass die Anzahl der tatsächlich erkannten Anomalien (True Positives) im Verhältnis zur Gesamtzahl der tatsächlichen Anomalien hoch sein muss, auch wenn dies zu mehr Fehlalarmen (False Positives) führt. Recall (Empfindlichkeit) misst genau dies: TP / (TP + FN). Ein hoher Recall-Wert ist entscheidend, um keine Anomalien zu übersehen. Die Option mit Precision = 0.61 und Recall = 0.98 hat den höchsten Recall-Wert unter allen Optionen. Obwohl die Precision (Genauigkeit) niedriger ist, was bedeutet, dass ein höherer Anteil der vom Modell als anomal klassifizierten Fälle tatsächlich normal sein könnte, ist der hohe Recall-Wert für das Ziel, Anomalien zu erkennen, wichtiger. Die anderen Optionen haben entweder einen niedrigeren Recall oder eine Kombination, die das Ziel, Anomalien zu erkennen, weniger gut erfüllt.