分类： Course Articles (zh)

S24L01 – 决策树与随机森林

S25L01 – AdaBoost 和 XGBoost 分类器

S26L01 – 准确性，不那么准确

S26L02 – 混淆矩阵

S26L03 – 准确率、精确率、召回率、特异性、F1分数

S26L04 – 三维混淆矩阵

S27L01 – 分类模型主模板

S27L02 – 分类模型主模板

S28L01 – 使用 GridSearchCV 更新的模板

S28L02 – 随机搜索交叉验证

S29L01 – ROC、AUC 和 PR 曲线背景

S29L02 – ROC，AUC – 评估最佳模型

S29L03 – ROC，AUC – 计算最佳阈值（尤登方法）

S29L04 – ROC，AUC – 计算最佳阈值（最佳准确率方法）

S29L06 – CAP 曲线实现

S29L07 – 多模型和多类别的CAP曲线

S30L01 – 投票分类器

S31L01 – 模型部署基础

S31L02 – 使用价值进行预测

S34L01 – 推荐系统基础

S34L02 – 准备数据

S34L03 – 数据透视表

S34L04 – 提取相关性

S34L05 – 提供建议

S34L06 – 测试建议