Average precision cho bài toán lệch lớp
Đánh giá ranking theo precision-recall phù hợp hơn khi positive hiếm.
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
Kiến thức tiên quyết: precision/recall, probability ranking, binary labels.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Đánh giá ranking theo precision-recall phù hợp hơn khi positive hiếm.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 375 trong tầng Đánh giá và chọn model. Bài dùng thư viện sklearn.metrics.average_precision_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 average_precision_score trên probability liên tục của lớp dương.
def pr_auc_from_probabilities(y_true, probabilities):Input
y_true nhị phân và probability.
Output
Dictionary average_precision.
Ràng buộc
Không threshold trước khi tính; làm tròn 6 chữ số.
Ví dụ
Giải thích
Xếp positive lên đầu cho average precision bằng 1.
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.