Чтобы ответить на вопрос о том, полезнее ли правило случайного угадывания, необходимо рассмотреть несколько ключевых понятий, связанных с анализом данных. Мы можем оценить это правило по нескольким критериям: поддержка, улучшение, сложность, понятность и достоверность.

• Поддержка: Это мера того, как часто правило применимо к данным. В случае случайного угадывания поддержка, скорее всего, будет низкой, так как оно не основано на реальных закономерностях в данных.
• Улучшение: Это показатель того, насколько правило улучшает предсказания по сравнению с простым угадыванием. Правило случайного угадывания не дает улучшения, так как оно не использует никакой информации для принятия решений.
• Сложность: Сложность правила случайного угадывания низкая, так как оно не требует анализа данных или применения каких-либо алгоритмов. Однако такая простота не приводит к полезным результатам.
• Понятность: Правило случайного угадывания очень простое и понятное, но это не значит, что оно полезно. Понятность не всегда означает эффективность.
• Достоверность: Достоверность у случайного угадывания будет низкой, поскольку оно не основано на анализе данных и может давать неверные результаты.

Таким образом, правило случайного угадывания не является полезным инструментом в анализе данных. Оно не показывает высокой поддержки, не улучшает результаты, имеет низкую сложность, но и не дает надежных предсказаний. Важно использовать более сложные и обоснованные методы анализа данных, чтобы получать полезные и достоверные результаты.