Занятие 06 · Модуль 1 · Классический ML · 45 мин чтения

Метрики и переобучение

Почему accuracy обманывает. Матрица ошибок, precision/recall/F1, порог и ROC-AUC; train/val/test и кросс-валидация — как мерить качество честно и не обмануть самого себя.

confusion matrixprecision/recall/F1ROC-AUCtrain/val/testкросс-валидация

Платный урок

Этот урок — часть полного курса

Первые четыре урока открыты. Остальные шестнадцать — с полным разбором, кодом, формулами и скачиваемыми ноутбуками — в платном курсе. Одна покупка открывает все уроки навсегда.

Полные тексты всех платных уроков
Скачиваемые Jupyter-ноутбуки к каждому уроку
Доступ навсегда, без подписки

Войти, чтобы открыть ← К программе курса

Нужен разбор?

Застрял на теме — разберём один на один

Объясню сложное на пальцах и доведу до результата: код, формулы, проект.

Записаться на разбор