ROC‑AUC вырос с 0,871 до 0,874 — модель стала лучше или вам просто повезло с разбиением? Разберём, почему прирост на третьем знаке часто оказывается шумом, как измерить разброс метрики и сравнивать модели так, чтобы «улучшение» не исчезло на свежих данных. Читать далее
Привет, Хабр!В машинном обучение очень важны метрики оценки эффективности моделей. Среди таких метрик есть: кривые ROC и показатель AUC. Они позволяют оценивать бинарные классификаторы. В этой статье мы как раз и разберем их. Читать далее
Многие слышали о ROC-кривой, которая часто используется в ML. Расшифровывая данную аббревиатуру мы получаем, что ROC (англ. receiver operating characteristic). При переводе с английского это означает РХП (рабочая характеристика приемника). Данное понятие позаимствовано из теории обнаружения…
Я использовал шум Перлина для создания эффекта тумана и главного экрана в Under Construction. Я твитнул о моих усилиях по оптимизации алгоритма, и несколько людей ответили, что они не понимают, как работает шум Перлина и что это на самом деле такое. Признаюсь, что я (немного) понимаю шум…