Площадь под ROC-кривой (Area Under Curve – площадь под кривой, Receiver Operating Characteristic – рабочая характеристика приёмника) – это метрика оценки для задач Бинарной классификации (Binary Classification). Площадь под кривой (AUC) является мерой способности классификатора различать классы и используется в качестве сводки кривой ROC: Представьте: вы создали свою Модель (Model) Машинного обучения (ML), но что же дальше? Вам необходимо оценить ее и оценить качество, чтобы затем Вы могли решить, стоит ли она внедрения...

Оценка качества моделей машинного обучения является важным этапом в разработке и выборе наилучшей модели для решения конкретной задачи. В данной статье мы рассмотрим методы оценки качества моделей и критерии выбора наилучшей модели. Оценка качества моделей 1. Метрики качества Метрики качества представляют собой числовые показатели, которые измеряют, насколько хорошо модель выполняет задачу. Выбор метрики зависит от типа задачи: 2. Кросс-валидация Кросс-валидация - это метод оценки производительности модели, который помогает учесть вариабельность в данных и предотвратить переобучение...

Источник: Nuances of Programming Важным шагом в разработке моделей машинного обучения является оценка их эффективности. Выбор метрик для этих целей обычно зависит от типа проблемы, которую решает МО. Однако простое рассмотрение одного или двух чисел в отдельности не всегда позволяет принять правильное решение при подборе модели. Например, одна метрика ошибок не даст никакой информации о распределении ошибок. Она также не позволит ответить на вопрос, ошибается ли модель по-крупному небольшое количество раз или же она допускает множество более мелких ошибок...