Объяснение ROC-кривой и AUC для собеседований по науке о данных — вы справитесь с этим вопросом скачать в хорошем качестве

Объяснение ROC-кривой и AUC для собеседований по науке о данных — вы справитесь с этим вопросом

#datascience #interviewpreparation #ROC #AUC Готовитесь к собеседованию по науке о данных или машинному обучению и хотите разбить вопрос «Что такое ROC-кривая и AUC?»? В этом видео я расскажу вам о ROC (рабочей характеристике приёмника) и AUC (площади под кривой) — без сложных формул, но с понятным языком и аналогиями из реального мира. ✔ Что показывает ROC-кривая ✔ Почему AUC важна (и что на самом деле означают 0,5, 0,85, 1,0) ✔ Почему она не зависит от порога и почему это так важно ✔ Пошаговое руководство, как уверенно говорить об этом на собеседовании Временные метки: 0:00 Зацепка — вопрос, с которым вам придётся столкнуться на собеседовании 0:20 Что такое ROC-кривая? 1:10 Что означает AUC простым языком? 2:05 Почему это важно в контексте оценки реальной модели и собеседования 3:00 Пример ответа, который вы можете использовать на следующем собеседовании 💡Бонус: Скачайте мою бесплатную шпаргалку на одном листе (ссылка в комментариях), чтобы всегда быть под рукой. 👉 Подпишитесь на другие видео «Объяснения к собеседованию по науке о данных»: точность против полноты, матрица ошибок, метрики оценки модели и многое другое. «Объяснение по ROC-кривой AUC для собеседования» «Объяснение оценки AUC на собеседовании по машинному обучению» «Метрики ROC AUC для оценки моделей: простое объяснение» «ROC-кривая AUC для собеседования по науке о данных за 2 минуты» «Как интуитивно объяснить ROC AUC для ответа на собеседовании» «Упрощенная независимая метрика порога ROC AUC» «Значение AUC для производительности модели: пример из реальной жизни» «ROC-кривая и AUC: объяснение для вопросов на собеседовании для начинающих» «Интерпретация ROC AUC: простое объяснение» «Шпаргалка по ROC AUC для собеседования по науке о данных» #наукаоданных #машинноеобучение #подготовкакинтервью