召回
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本篇文章介紹陰性（Negative）和陽性（Positive）的概念，這些術語源於統計學和醫學檢測，廣泛應用於二分類問題的預測模型表現評估。本文解釋了真陽性、真陰性、假陽性和假陰性的定義及其在不同應用場景（中的重要性，並探討瞭如何選擇合適的評估指標和調整模型閾值，以提高模型性能與業務決策的有效性。
在機器學習和數據分析中，在分類任務中標籤不平衡是普遍存在的問題。本文探討了標籤不平衡對模型訓練和預測性能的影響，並提供解決方案，例如過採樣、欠採樣、調整類別權重和使用適合的不平衡數據評估指標。透過這些方法，能夠提高模型在類別上的預測準確性，從而促進更優化的機器學習應用。
在評估預測模型的準確率時，選用合適的評估方法至關重要。本文探討了不同的回歸和分類指標，如均方誤差(MSE)、平均絕對誤差(MAE)及準確率等。透過這些評估指標，更全面地理解模型性能，避免因不當評估而錯失優良模型。本文章還列舉了多種常見誤區和情境，以幫助讀者選擇最合適的評估方法，從而提升模型性能。
TOYOTA自動車（日股代號:7203）旗下的輕型汽車品牌DAIHATSU被認為近期品管明顯出現問題。從日本汽車堅持製造高品質的角度來看，DAIHATSU可以說已經達到危險水平。由於一系列品管懷疑事件接連發生，讓日系車的信任受到了質疑。DAIHASU目前正面臨著2023年4月“內部舉報”側面碰撞試驗
