ai-355Đọc toàn bộ đề miễn phí

Bộ metric phân loại

Đọc precision/recall/F1 đúng ngữ cảnh thay vì chỉ nhìn accuracy.

AITrung bình25 phút

Tiến độ của tôi ở bài này

Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.

Đang tải điểm của bạn…

Kiến thức và chủ đề

scikit-learnclassification-metricsprecisionrecallf1

Kiến thức tiên quyết: binary predictions, confusion matrix, zero division.

Nội dung đề bài

Mục tiêu kiến thức

Đọc precision/recall/F1 đúng ngữ cảnh thay vì chỉ nhìn accuracy.

Mô tả bài toán

Đây là bài số 355 trong tầng Phân loại và học không giám sát. Bài dùng thư viện accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.

Yêu cầu

Dùng metric của scikit-learn để trả accuracy, precision, recall và F1 cho binary target; xử lý zero division an toàn.

def classification_metrics(y_true, y_pred):

Input

Hai vector nhãn 0/1 cùng độ dài.

Output

Dictionary bốn metric làm tròn 6 chữ số.

Ràng buộc

Dùng zero_division=0 để trường hợp không có positive prediction không crash.

Ví dụ

Giải thích

Không dự đoán positive nào thì precision, recall và F1 đều bằng 0 theo quy ước bài.

3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.

Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.

Góp ý & báo lỗi bài tập

Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.