Метрики Точности Моделей В Машинном Обучении: Precision, Recall, Roc Auc - Дмитрий Хизбуллин/ Pasv

Метрики точности моделей в машинном обучении: precision, recall, ROC AUC - Дмитрий Хизбуллин// PASV

Viktor Bogutskii

ROC-AUC, ROC-CURVE, ROC-КРИВАЯ | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ

machine learrrning

#23. Показатели precision и recall. F-мера | Машинное обучение

Оценка классификация в машинном обучении [False positive vs False Negative] Какие метрики?

Дата Бой

Метрики качества классификации: accuracy, precision, recall, F-score

Учиться - значит делать!

#24. Метрики качества ранжирования. ROC-кривая | Машинное обучение

ACCURACY | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ

machine learrrning

PR-AUC, PR-CURVE, PR-КРИВАЯ, PRECISION RECALL КРИВАЯ | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ

machine learrrning

Использование метрик Data Science accuracy, precision, recall, Fмера для классификации котировок

Будет день и будет код. Python code.

PRECISION, RECALL, CONFUSION MATRIX, ТОЧНОСТЬ, ПОЛНОТА, МАТРИЦА ОШИБОК | МЕТРИКИ КЛАССИФИКАЦИИ

machine learrrning

МЕТРИКИ РЕГРЕССИИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ | MAE, MSE, RMSE, R2, коэффициент детерминации.

machine learrrning

Урок 6.3 Метрики Precision/Recall/F1-score/Confusion Matrix

Kairat Aitpayev

ROC AUC и Gini

Центр digital профессий ITtensive

Лекция 8. Precision, Recall, F1. Сравнение с Accuracy

F-мера

Центр digital профессий ITtensive

Машинное обучение 1, лекция 5 (дополнение) — метрики качества ранжирования

ФКН ВШЭ — дистанционные занятия