注:この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
次の変数に応じて、学生のアートワークの価格を予測するモデルを作成しています:学生の教育期間、学位タイプ、および芸術形態。
まず、線形回帰モデルを作成します。
線形回帰モデルを評価する必要があります。
解決策:精度、精度、リコール、F1スコア、およびAUCのメトリックを使用します。
ソリューションは目標を達成していますか?
正解:B
Those are metrics for evaluating classification models, instead use: Mean Absolute Error, Root Mean Absolute Error, Relative Absolute Error, Relative Squared Error, and the Coefficient of Determination.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/evaluate-model