Bir ML mühendisi, Amazon SageMaker'da bir model eğitmeden önce bir sınıflandırma veri setini inceliyor ve modeli yanlı hale getirebilecek büyük bir sınıf etiketi dengesizliğinden şüpheleniyor. Mühendis, sınıf dengesizliğini doğrulamak için hangi eğitim öncesi metriği kullanmalıdır?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Etiket oranlarındaki fark (DPL).
Neden bu cevap
Etiket oranlarındaki fark (DPL), sınıflandırma veri setlerindeki sınıf dengesizliklerini veya sapmaları ölçmek için kullanılan bir ön eğitim metriğidir. Farklı sınıflardaki etiketlerin oranlarını karşılaştırarak, mühendisin modelin yanlı hale gelme potansiyelini değerlendirmesine olanak tanır. Ortalama karesel hata (MSE) regresyon modellerinin performansını ölçer. Siluet skoru kümeleme algoritmalarının kalitesini değerlendirir. Yapısal benzerlik indeksi ölçüsü (SSIM) ise görüntü kalitesi değerlendirmesi için kullanılır ve sınıf dengesizliğiyle ilgili değildir.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez