В чем основные преимущества использования Precision-Recall кривой перед ROC кривой?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

Как это работает?

Некоторые преимущества использования Precision-Recall-кривой перед ROC-кривой:

Чувствительность к соотношению классов. neerc.ifmo.ru ROC-кривая может давать неадекватную оценку качества работы алгоритма, если положительный класс существенно меньше по размеру. neerc.ifmo.ru Precision-Recall-кривая позволяет избавиться от этой проблемы. neerc.ifmo.ru

Возможность оценки работы модели в условиях несбалансированных данных. acutecaretesting.org На Precision-Recall-кривую не влияет добавление в исследование пациентов без заболевания и с низкими результатами тестов, в то время как на ROC-кривую это может повлиять. acutecaretesting.org

Помощь в выборе порогового значения. www.quarkml.com Precision-Recall-кривые позволяют найти лучшее пороговое значение. www.quarkml.com

Precision-Recall-кривая и ROC-кривая — это стандартные метрики, которые используются для измерения точности моделей бинарной классификации и поиска подходящего порога принятия решения. vl8r.eu

www.analyticsvidhya.com

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Как это работает?