Для задач регрессии точность модели обычно измеряется как разница между фактическими значениями и прогнозируемыми значениями, но в модели классификации точность модели обычно измеряется путем создания матрицы путаницы и проверки различных показателей с использованием матрицы путаницы. Для оценки моделей классификации используются следующие метрики: Точность Отзывать Точность Оценка F1 Специфика РПЦ АУК Давайте рассмотрим каждый из них подробно. Матрица путаницы Скажем,..

Q1. Что такое логистическая регрессия и чем она отличается от линейной регрессии? Ответ Логистическая регрессия — это статистический метод моделирования взаимосвязи между бинарной зависимой переменной (выходными данными) и одной или несколькими независимыми переменными. Цель состоит в том, чтобы предсказать вероятность того, что зависимая переменная будет иметь определенное значение (обычно 0 или 1) на основе значений независимых переменных. В логистической регрессии зависимая..