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4과목) 두 이진 분류모형을 평가한 결과, 모형 A의 AUC는 0.52이고 모형 B의 AUC는 0.86이었다. 이에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
빅데이터분석기사 · 0pt
모형 A는 임계값을 적절히 조정하면 반드시 모형 B보다 높은 정확도를 얻는다.
모형 B의 AUC가 높으므로 모든 분류 임계값에서 Precision과 Recall이 모형 A보다 높다.
모형 A의 양성 클래스 Recall은 약 0.52라는 의미이다.
모형 B가 임의로 선택한 양성 표본에 음성 표본보다 높은 예측점수를 부여할 가능성이 모형 A보다 높다고 볼 수 있다.
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