劇集

使用 ROC 和 AUC 測量和優化模型效能 - 第 9 集

加入 Jason DeBoever 和 Stephenn Stephens 即時Learn TV，並探索這九部分的「機器學習資料科學基礎」系列。我們每週都會逐步講解 Learn 課程模組並即時回答您的問題。從基本傳統機器學習模型到探勘資料分析和自訂架構，您將透過容易摘要的概念內容和互動式 Jupyter 筆記本引導，並瞭解基礎概念，以及如何使用最常見的機器學習工具建置模型。

使用 ROC 和 AUC 測量和優化模型效能：第 09 集

接收者運算子特性曲線是一種強大的方法，可用於評估和微調定型的分類模型。我們透過學習內容和實用練習，來簡介和說明如何使用這些曲線。在本集中，您將會：

瞭解如何建立 ROC 曲線。
探索如何使用這些曲線來評估和比較模型。
使用在 ROC 曲線上繪製的特性，練習微調模型。

使用 ROC 和 AUC 測量和優化模型效能：第 09 集

瞭解如何建立 ROC 曲線。
探索如何使用這些曲線來評估和比較模型。
使用在 ROC 曲線上繪製的特性，練習微調模型。