Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик

В данной книге рассматриваются метрики качества моделей машинного обучения, обеспечивая понимание их выбора, интерпретации и применения. Описываются различные метрики, их особенности и применение в задачах машинного обучения. Книга содержит практические примеры использования метрик для наглядности. Она будет полезна специалистам в области машинного обучения, бизнес-аналитикам и новичкам, желающим освоить оценку качества моделей и принимать обоснованные решения на основе анализа результатов моделирования.
Советуем прочитать похожую литературу

Реализация проекта машинного обучения от A до Я на примере...
Книга посвящена практической реализации проекта машинного обучения. Рассматривается весь...

Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для...
Машинное обучение становится ключевым фактором успеха в повседневной жизни, бизнесе и науке. Эта...

Умный бизнес с ChatGPT. Инновационные подходы для оптимизации...
В наше время бизнес-процессы становятся все более сложными и разнообразными, и для создания...

ChatGPT для саморазвития: Освоения программирования, консалтинга и...
Эта книга посвящена возможностям использования чат-бота ChatGPT для самообразования и повышения...

Логика для жизни: ваш путеводитель в мире критического мышления
Эта книга – ваш путеводитель в мире критического мышления. Распознавайте логические ошибки,...

Искусство общения с AI: Мастерство создания инструкций для языковых...
В этой книге раскрываются секреты создания эффективных промптов, которые превращают языковые...
Отзывы (0)
Вам понравилось читать онлайн книгу «Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик»? Уделите пару минут, что бы оставить полезный отзыв другому читателю.