Задание заключается в том, чтобы восстановить ответы модели компьютерного зрения на вопрос «Есть ли на изображении кошка?» для серии изображений. Известно, что точность модели (accuracy) составляет 80%. То есть, 80% всех ответов модели верны. Полнота (recall) — это доля правильно определённых положительных примеров (кошек) от общего числа кошек на изображениях.
Поскольку у нас нет информации о том, сколько всего кошек среди представленных изображений, и какая часть из них была верно определена как «кошка», мы не можем точно восстановить ответы для всех изображений, опираясь только на процент accuracy.
Однако, если предположить, что модель последовательно применяет свою логику, и учитывая, что на первых трех изображениях правильные ответы были «Нет», «Да», «Нет», а также на последующих изображениях ответы «Нет», «Нет», «Нет», «Нет», «Нет», «Нет», «Нет», можно вывести следующую логику:
Важно: Без дополнительной информации о том, какие изображения действительно содержат кошек, и каково общее количество кошек, невозможно точно восстановить все ответы, опираясь только на accuracy 80%. Однако, если предположить, что первые три изображения являются репрезентативными, и что модель работает с определенной степенью ошибок, приведенная выше последовательность ответов является наиболее вероятной.
Ответ: 1 - Нет, 2 - Да, 3 - Да, 4 - Нет, 5 - Нет, 6 - Нет, 7 - Нет, 8 - Нет, 9 - Нет, 10 - Нет.