О метриках можно услышать не только в мире машинного обучения. Они позволяют численно или в виде графиков отобразить качество работы той или иной системы. Например, вы подняли веб-сервер, и вам скорее всего будет интересно знать, сколько запросов обрабатывает ваш сервер в течение некоторого отрезка времени, чтобы понимать далека ли нагрузка от предельной, при которой ваш сервер упадет. В машинном обучении метрики возникают в тот момент, когда вы думаете о том, как вы будете отвечать перед начальством на вопрос: “Насколько качественно работает моя новенькая модель?”...

Бинарная классификация в Python — это задача машинного обучения, в которой цель состоит в том, чтобы отнести входные данные к одной из двух возможных категорий (классов). Обычно эти классы называют “положительным” и “отрицательным”, “1” и “0”, “да” и “нет”, или другими подходящими названиями, отражающими суть задачи. Примеры задач бинарной классификации: Определение, является ли электронное письмо спамом (положительный класс) или нет (отрицательный класс). Диагностика, есть ли у пациента определенное заболевание (положительный класс) или нет (отрицательный класс)...