📌 Classification Metrics Explained | Sensitivity, Precision, AUROC, & More - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Classification Metrics Explained | Sensitivity, Precision, AUROC, & More в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Classification Metrics Explained | Sensitivity, Precision, AUROC, & More или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Classification Metrics Explained | Sensitivity, Precision, AUROC, & More в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Classification Metrics Explained | Sensitivity, Precision, AUROC, & More

Subscribe to RichardOnData here: / @richardondata In this video, I go through the different types of binary classification metrics. These include: accuracy, prevalence, confusion matrices, sensitivity (aka recall or true positive rate), specificity (aka true negative rate), precision (aka positive predictive value), F1 score, and the areas under the precision-recall curve and the receiver operating characteristic curve, that is: AUPRC and AUROC. We close with how to implement these using the scikit-learn package in Python, going through a Jupyter notebook. Code can be found here: https://github.com/RichardOnData/YouT... Patreon: / richardondata BTC: 3LM5d1vibhp1F7pcxAFX8Ys1DM6XLUoNVL ETH: 0x3CfC599C4c1040963B644780a0E62d45999bE9D8 LTC: MH8yPjvSmKvpmRRmufofjRB9hnRAFHfx32

Comments