Задача 21. Два прогона — 8 баллов. Две модели обучили одним алгоритмом на одной обучающей выборке с одинаковыми настройками, но разными сидами (random seed). Каждая модель предсказывает один из двух классов: 0 или 1. На одной и той же тестовой выборке из 200 объектов первая модель получила accuracy 0.815, вторая — 0.830. Значения указаны точно, без округления. Предсказания моделей различаются ровно на 11 объектах. Среди объектов, на которых первая модель ошиблась, найдите долю тех, которые вторая модель классифицировала правильно. Формат ответа: одно число, округлённое до четырёх знаков после запятой; десятичный разделитель — точка.

Первая модель правильно классифицировала \(200 \cdot 0.815 = 163\) объекта, вторая — \(200 \cdot 0.830 = 166\). Значит, правильных ответов у второй модели на 3 больше.

Пусть \(x\) — число объектов, на которых первая модель права, а вторая ошибается; \(y\) — число объектов, на которых первая модель ошибается, а вторая права. Тогда \(x+y=11\), а разница в числе правильных ответов даёт \(y-x=3\). Отсюда \(y=7\).

Первая модель ошиблась на \(200-163=37\) объектах. Доля из них, которые вторая модель классифицировала правильно: \(\frac{7}{37} \approx 0.1892\).

Ответ: 0.1892