Лекция 12. AUC, ROC кривые. Логистическая регрессия (Анализ данных на Python. Ч2)

https://compscicenter.ru/

Анализ несбалансированных выборок. Accuracy, precision, recall, F1. ROC кривая (ROC curve) для определения порогового значения. ROC кривая (ROC curve) для сравнения классификаторов. Area under curve (AUC). Логистическая регрессия (Logistic regression).
Лекция № 12 в курсе «Анализ данных на Python в примерах и задачах. Часть 2» (осень 2018).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Страница лекции на сайте CS центра: https://bit.ly/2SVcug3