13 Questions
Was sind True Positives in einer Verwirrungsmatrix?
Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt.
Was sind True Negatives in einer Verwirrungsmatrix?
Fälle, in denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, und diese Vorhersage ist tatsächlich korrekt.
Was sind False Positives in einer Verwirrungsmatrix?
Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur positiven Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur negativen Klasse gehört.
Was sind False Negatives in einer Verwirrungsmatrix?
Fälle, in denen das Modell fälschlicherweise vorhergesagt hat, dass eine Instanz zur negativen Klasse gehört, obwohl sie tatsächlich zur positiven Klasse gehört.
Was visualisiert und quantifiziert die Verwirrungsmatrix?
Die Anzahl der Instanzen, die richtig und falsch klassifiziert wurden.
Was ist der Hauptunterschied zwischen Falsch Positiven und Falsch Negativen?
Falsch Negativen sind schlimmer als Falsch Positiven
Welche Aussage beschreibt k-Nearest Neighbor (kNN) am besten?
kNN verwendet die euklidische Entfernung zur Bestimmung der Ähnlichkeit
Wie wird die Vorhersage bei k-Nearest Neighbor (kNN) gemacht?
Durch Mehrheitsabstimmung der k ähnlichsten Nachbarn
Was bedeutet es, dass k-Nearest Neighbor (kNN) ein Beispiel für 'faules Lernen' ist?
kNN merkt sich die Trainingsdaten nicht
Warum kann k-Nearest Neighbor (kNN) hohe Berechnungsanforderungen haben?
Weil kNN alle Trainingsdaten durchsuchen muss
Was ist der Unterschied zwischen 1-Nearest Neighbor (1-NN) und k-Nearest Neighbor (k-NN)?
1-NN sucht nach dem nächsten Nachbarn, während k-NN nach den k nächsten Nachbarn sucht
Was sind Vorteile von k-Nearest Neighbor (kNN)?
Schnelles Training
Was sind Nachteile von k-Nearest Neighbor (kNN)?
Empfindlichkeit gegenüber irrelevanten Merkmalen
Teste dein Wissen über die Verwirrungsmatrix! In diesem Quiz kannst du deine Kenntnisse über die Bedeutung und Interpretation der Verwirrungsmatrix in der Klassifikation von Modellen überprüfen. Finde heraus, wie gut du die verschiedenen Elemente der Verwirrungsmatrix verstehst und wie sie zur Bewertung der Modellleistung verwendet werden. Viel Spaß beim Quiz!
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