Продолжаем рассказывать про функции ошибки и функционалы качества, сегодня поговорим о функциях, которые «заставляют» алгоритм выдавать вероятности принадлежности к классам. Рассчитано на читателей, которые освоили предыдущие посты по этой теме.
Этот пост продолжает тему оценки качества алгоритмов машинного обучения для решения задач классификации. Рассмотрим кривые «полнота-точность», Gain, Lift, K-S (machine learning curves) и таблицу для анализа доходности. Самое главное — мы определим все кривые через уже знакомые нам понятия, часто используемые в ML (а не как обычно: для каждой кривой придумывается своя терминология).
Этот пост продолжает серию про функции ошибки и функционалы качества в машинном обучении. Сейчас разберёмся с самой простой подтемой — как измерять качество чёткого ответа в задачах бинарной классификации. Уровень для чтения — начальный;)
