使用 ROC 和 AUC 測量並最佳化模型效能

  • 模組
  • 7 單位
初級
AI 工程師
資料科學家
學生
Azure

接收者運算子特性曲線是一種強大的方法，可用於評估和微調定型的分類模型。 我們透過學習內容和實用練習，來簡介和說明如何使用這些曲線。

學習目標

在此課程模組中，您將會：

  • 了解如何建立 ROC 曲線。
  • 探索如何使用這些曲線來評估和比較模型。
  • 練習如何使用對 ROC 曲線繪製的特性來微調模型。

必要條件

熟悉機器學習模型