ROC と AUC でモデルのパフォーマンスを測定および最適化する

  • モジュール
  • 7 ユニット
初級
AI エンジニア
データ サイエンティスト
学生
Azure

受信者操作特性曲線は、トレーニング済みの分類モデルを評価および微調整するための強力な方法です。 学習コンテンツと実践的な演習を通じて、これらの曲線の有用性を紹介し、説明します。

学習の目的

このモジュールでは、次のことを行います。

  • ROC 曲線の作成方法を理解する。
  • これらの曲線を使用してモデルを評価および比較する方法について詳しく調べる。
  • ROC 曲線にプロットされた特性を使用してモデルを微調整する。

前提条件

機械学習モデルに関する知識。