Оценка производительности классификационной модели с использованием кривых AUC-ROC и CAP Измерение производительности - важная задача для любого проекта машинного обучения, очень важно проверить, насколько хороша или плоха наша модель. Когда дело касается регрессионных моделей, мы используем R в квадрате (R²) и среднеквадратичную ошибку (RMSE). В случае моделей классификации мы можем полагаться на кривую AUC-ROC или кривую CAP, когда нам нужно оценить или проиллюстрировать..