Вам нужно с помощью машинного обучения научиться предсказывать для каждого клиента банка, с какой вероятностью он вернет кредит.
Какую или какие из перечисленных ниже метрик можно использовать для оценки качества алгоритма в этой задаче?
В данной задаче необходимо предсказывать вероятности, поэтому нужно использовать метрики, которые вычисляются по вероятностям
Выберите все подходящие ответы из списка
\nROC-AUC
\nMAE
\nPR-AUC
\nf1-score
Для оценки качества алгоритма, который предсказывает вероятность события (в данном случае — вероятность возврата кредита), необходимо выбирать метрики, работающие с непрерывными значениями (вероятностями) или учитывающие ранжирование объектов, а не только их жесткую классификацию.
Разберем предложенные варианты:
Это одна из самых популярных метрик для задач классификации, основанная на вероятностях. Она оценивает способность модели разделять классы (вернет/не вернет) при различных порогах классификации. ROC-AUC показывает качество ранж...
Внутри — полный разбор, аргументация, алгоритм решения, частые ошибки и как отвечать на каверзные вопросы препода, если спросит
Попробуй решить по шагам
Попробуй один шаг и продолжи в режиме обучения или посмотри готовое решение
