24. Метрики качества ранжирования. ROC-кривая Машинное обучение

Видео 24. Метрики качества ранжирования. ROC-кривая Машинное обучение

Практический курс по ML на Stepik: Как оценивать модели ранжирования данных. Характеристики False Positive Rate и True Positive Rate. Построение на их основе ROC-кривой Receiver Operating Characteristic. Вычисление площадей AUC-ROC и индекс..., видео от 2026-08-19 загрузил на rutube realMaster20...