Vier Ergebnis-Kategorien
Immer wenn dein Modell eine Vorhersage trifft, entsteht genau eine von vier Ergebnis-Kategorien: True Positives (TP), False Positives (FP), True Negatives (TN) und False Negatives (FN). Der geschäftliche Kontext dahinter ist wichtig, weil er deine Entscheidungen darüber beeinflusst, was dein Modell tun soll und wie sich das in reale Ergebnisse übersetzt. In dieser Übung interpretierst du jede der vier Kategorien.
Diese Übung ist Teil des Kurses
CTR-Vorhersage mit Machine Learning in Python
Interaktive Übung
In dieser interaktiven Übung kannst du die Theorie in die Praxis umsetzen.
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