RU

Почему +0.3% к ROC‑AUC почти всегда шум, и как это проверить

ROC‑AUC вырос с 0,871 до 0,874 — модель стала лучше или вам просто повезло с разбиением? Разберём, почему прирост на третьем …

roc-aucкросс-валидацияоценка качества моделистатистическая значимостьдоверительный интервалбутстрапслучайное зерносравнение моделей
Habr
RU

Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 5: Метрики качества

В четвертой части мы начали изучение задачи классификации и разобрали метод kNN. Мы уже дошли до той точки, когда можем построить худо-бедно работающи…

метрики классификацииaccuracyprecisionrecallf-scorePR криваяROC криваяroc-aucConfusion matrix