ROC AUC и Gini

Запишетесь на полный курс Машинного обучения на Python по адресу support@ ROC AUC, площадь под ROC-кривой – один из самых популярных функционалов качества в задачах бинарной классификации. Она может быть наилучшим выбором при отсутствии других заданных критериев качества. Выбору порога классификации (объекты с оценками выше порога считаем принадлежащими классу 1, остальные – 0) соответствует выбор точки на ROC-кривой. Выбор порога для бинаризации. Процент точек класса 0, которые неверно кла
Back to Top