Серия
Измерение и оптимизация производительности модели с помощью ROC и AUC — эпизод 9
Присоединяйтесь к джейсону DeBoever и Гленну Стивенс в прямом эфире Learn TV и изучите серию из девяти статей "Основы обработки и анализа данных для машинного обучения". Каждую неделю мы будем проходить модули Learn и отвечать на ваши вопросы в прямом эфире. От базовых классических моделей машинного обучения до исследовательского анализа данных и настройки архитектуры вы будете руководствоваться простым в анализе концептуального содержимого и интерактивными записными книжками Jupyter, а также узнаете о базовых концепциях, а также о том, как приступить к созданию моделей с помощью наиболее распространенных средств машинного обучения.
Измерение и оптимизация производительности модели с помощью ROC и AUC: Эпизод 09
ROC-кривые — это мощный способ оценки и тонкой настройки обученных моделей классификации. Мы рассмотрим применение этих кривых в теории и на практике. В этой серии:
- Узнайте, как создавать кривые ROC.
- Узнайте, как оценивать и сравнивать модели с помощью этих кривых.
- Потренируйтесь в точной настройке модели, используя характеристики, отобразимые на кривых ROC.
Присоединяйтесь к джейсону DeBoever и Гленну Стивенс в прямом эфире Learn TV и изучите серию из девяти статей "Основы обработки и анализа данных для машинного обучения". Каждую неделю мы будем проходить модули Learn и отвечать на ваши вопросы в прямом эфире. От базовых классических моделей машинного обучения до исследовательского анализа данных и настройки архитектуры вы будете руководствоваться простым в анализе концептуального содержимого и интерактивными записными книжками Jupyter, а также узнаете о базовых концепциях, а также о том, как приступить к созданию моделей с помощью наиболее распространенных средств машинного обучения.
Измерение и оптимизация производительности модели с помощью ROC и AUC: Эпизод 09
ROC-кривые — это мощный способ оценки и тонкой настройки обученных моделей классификации. Мы рассмотрим применение этих кривых в теории и на практике. В этой серии:
- Узнайте, как создавать кривые ROC.
- Узнайте, как оценивать и сравнивать модели с помощью этих кривых.
- Потренируйтесь в точной настройке модели, используя характеристики, отобразимые на кривых ROC.
Хотите оставить отзыв? Сообщить о проблеме можно здесь.