Как оценивать модели ранжирования данных. Характеристики False Positive Rate и True Positive Rate. Построение на их основе ROC-кривой (Receiver Operating Characteristic). Вычисление площадей AUC-ROC и индекс Джини (коэффициент Джини).
Инфо-сайт: proproprogs.ru/ml
Телеграм-канал: t.me/machine_learning_selfedu
Негізгі бет #24. Метрики качества ранжирования. ROC-кривая | Машинное обучение
Пікірлер: 19