การประเมินตัวจำแนกประเภทแบบไบนารี

ในคอร์สนี้ เราจะใช้เมตริกยอดนิยมสำหรับอัลกอริทึมการจำแนกประเภทแบบไบนารี ที่เรียกว่า AUC หรือพื้นที่ใต้เส้นโค้ง โดยเส้นโค้งในที่นี้คือ ROC หรือเส้นโค้ง Receiver Operating Curve ไม่จำเป็นต้องเข้าใจรายละเอียดว่าค่าเหล่านี้วัดอะไรในเชิงลึก สิ่งที่ต้องรู้คือ AUC ยิ่งใกล้เคียงหนึ่ง (1) มากเท่าไหร่ โมเดลก็ยิ่งดีมากขึ้นเท่านั้น!

ถ้าสร้างโมเดลการจำแนกประเภทแบบไบนารีที่สมบูรณ์แบบได้ AUC จะมีค่าเท่าใด?

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร