Calibrare și scorare adecvată

Inferență, estimare și luarea deciziilor pe baza datelor

Un clasificator oferă adesea mai mult decât o etichetă. Întrebați-l care sunt șansele ca un e-mail să fie spam și ar putea răspunde 0.8. Acel număr ar trebui să însemne ceva ce puteți testa: printre multe e-mailuri pe care modelul le evaluează aproape de 0.8, aproximativ 80% dintre ele ar trebui să fie de fapt spam. Când probabilitatea prezisă și frecvența observată se potrivesc în acest fel, modelul este calibrat.

🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.

▶ Calibrare și scorare adecvată
← Metrici de evaluareTestare statistică pentru ML →