Technical Writings

実践ML評価: 精度、再現率、AUCで正確性を超える

不均衡データに対するaccuracyの使用をやめ、Precision-Recallトレードオフ、F-betaスコア、ROC-AUC対PR-AUC、確率キャリブレーション（BrierスコアとPlattスケーリング）、閾値調整を習得しましょう。