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,..