Условие:
У вас есть данные о классификации фотографий ИИ-моделью. Для каждой фотографии дано два значения:
• si — числовая уверенность модели, чем больше si, тем больше уверенность, что на изображении кот;
• yi — истинная метка (1 — кот, 0 — собака).
Модель не знает yi. Нужно выбрать одно пороговое значение T. Тогда предсказание модели определяется так:
Если si ≥ T → модель предсказывает 1 (кот).
Если si < T → модель предсказывает 0 (собака).
Требуется подобрать порог T так, чтобы общее число ошибок (неправильно классифицированных объектов) было минимальным.
Если для нескольких T число ошибок одинаково, выбрать наименьшее T.
Формат входных данных:
Первая строка — n (количество картинок). Далее n строк вида: si yi
Числа si отсортированы по возрастанию.
Вывести: два числа — минимальное число ошибок и соответствующий наименьший порог T.
