バランスド正解率
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
from sklearn.metrics import balanced_accuracy_score
print(balanced_accuracy_score([0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0]))- A
0.75 - B
1.0 - C
0.0 - D
0.5
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正解：D
バランスド正解率は、クラスごとの再現率の平均。クラスの偏りが大きいデータで、多数派を常に予測するモデルの問題を示せる。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `from sklearn.metrics import balanced_accuracy…` | — |
| 2 | `print(balanced_accuracy_score([0, 0, 0, 1], […` | — |
| 結果 | 実際の出力 | 0.5 |
- A
誤り。通常の正解率の値。
- B
誤り。クラス 1 を 1 件も当てられていない。
- C
誤り。クラス 0 は当てている。
- D
正しい。クラスごとの再現率の平均で、クラス 0 は 1.0、クラス 1 は 0.0 なので 0.5。通常の正解率は 0.75。
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