#24. Метрики качества ранжирования. ROC-кривая | Машинное обучение
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:
Телеграм-канал:
1 view
105
22
4 months ago 02:15:33 1
Best Drum & Bass Mix 2019 (Melodic/Uplifting/Liquid)
4 months ago 01:48:27 1
Как гибкая ценовая стратегия отеля помогает увеличить доход? Серия вебинаров от #Bronevikcom