Объяснение кривых ROC и площади под кривой (AUC) скачать в хорошем качестве

Объяснение кривых ROC и площади под кривой (AUC)

ROC-кривая — наиболее распространённый способ визуализации эффективности двоичного классификатора, а AUC (возможно) — лучший способ представить его эффективность в виде одного числа. Таким образом, глубокое понимание ROC-кривых и AUC будет полезно специалистам по данным, специалистам по машинному обучению и медицинским исследователям (и другим). ПОДПИШИТЕСЬ, чтобы изучать науку о данных с помощью Python: https://www.youtube.com/dataschool?su... ВСТУПАЙТЕ в сообщество «Data School Insiders» и получайте эксклюзивные награды:   / dataschool   РЕСУРСЫ: Стенограмма и скриншоты: https://www.dataschool.io/roc-curves-... Визуализация: http://www.navan.name/roc/ Исследовательская работа: http://people.inf.elte.hu/kiss/13dwhd... ДАВАЙТЕ ОБЩАТЬСЯ! Новостная рассылка: https://www.dataschool.io/subscribe/ Twitter:   / justmarkham   Facebook:   / datascienceschool   LinkedIn:   / justmarkham