Сводка
Мы рассмотрели кривые оператора приемника (ROC) в некоторой глубине. Мы узнали, что они отображают, как часто метка "истина" присваивается объекту ошибочно и насколько часто верно. Каждая точка на графике соответствует одному пороговому значению, которое было применено.
Мы узнали, как можно использовать ROC-кривые для настройки порога принятия решений в окончательной модели. Кроме того, мы увидели, как область под кривой может дать нам представление о том, насколько модель надежна для выбора оптимального порога принятия решений. Это также удобное измерение для сравнения двух моделей друг с другом. Поздравляем с новыми знаниями! Как всегда, теперь, когда у вас есть новый метод под поясом, лучше всего, что вы можете сделать для вашего обучения, это практика использования его на данных, о которых вы заботитесь. Таким образом, вы получите опыт и понять нюансы, которые у нас не было времени или места для покрытия здесь. Удачи!