Машины опорных векторов (SVM) — это мощные модели машинного обучения, используемые для задач классификации. При оценке производительности SVM важно проанализировать кривую рабочих характеристик приемника (ROC) и соответствующую метрику площади под кривой (AUC). В этой статье мы углубимся в концепции ROC и AUC, рассмотрим, как они рассчитываются, и обсудим их значение при оценке производительности модели SVM. Кривая ROC: Кривая ROC представляет собой графическое представление..