Главная
Библиотека
Информационные технологии
- красная - модель №1; - синяя - модель №2; - зелёная - модель №3. Оценка качества моделей производилась по метрике PRAUC...

- красная - модель №1; - синяя - модель №2; - зелёная - модель №3. Оценка качества моделей производилась по метрике PRAUC. Значения метрики для каждой модели: * Модель №1: [Значение PRAUC для модели №1] * Модель №2: [Значение PRAUC для модели №2] *

«- красная - модель №1; - синяя - модель №2; - зелёная - модель №3. Оценка качества моделей производилась по метрике PRAUC. Значения метрики для каждой модели: * Модель №1: [Значение PRAUC для модели №1] * Модель №2: [Значение PRAUC для модели №2] *»

6 ноября 2025
Информационные технологии

Условие:

- красная - модель №1;
- синяя - модель No2;
- зелёная - модель №3.

Какую из моделей вы бы выбрали, если бы оценка качества производилась по метрике \( P R A U C ? \)
Модель №1
Модель №2
Модель №3

Решение:

Рассмотрим следующие шаги: 1. Метрика PR AUC (Area Under the Precision-Recall Curve) показывает качество модели по таким характеристикам, как точность (precision) и полнота (recall). Эта метрика особенно полезна, когда классы в задаче несбалансированы. 2. При сравнении моделей важно определить, какая из них лучше справляется с ко...