В мире машинного обучения и статистики оценка производительности моделей является одной из важнейших задач. Она помогает определить, насколько точно и надежно модель делает прогнозы. Один из наиболее популярных инструментов для этой цели — ROC-анализ, который позволяет измерить способность бинарной классификационной модели разделять два класса (например, больные и здоровые пациенты) и сравнивать разные модели между собой. […]
Что такое ROC-кривая?
ROC — это аббревиатура от «Receiver Operating Characteristic», что можно перевести как «Характеристика операций приема». Она получила свое название из области радиотехники, где изначально использовалась для оценки способности радиосистем разделять сигналы от шума. В контексте машинного обучения, ROC-кривая используется для оценки способности модели классификации разделять положительные и отрицательные классы. ROC-кривая — это графическая характеристика производительности […]
