#24. Метрики качества ранжирования. ROC-кривая | Машинное обучение

Как оценивать модели ранжирования данных. Характеристики False Positive Rate и True Positive Rate. Построение на их основе ROC-кривой (Receiver Operating Characteristic). Вычисление площадей AUC-ROC и индекс Джини (коэффициент Джини). Инфо-сайт: Телеграм-канал: