bootg.com »
United States »
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований » Telegram Web
Проверьте свои знания, ответив на 8 вопросов – https://proglib.io/w/b72093d4
🧐 Кому подойдет?
Разработчикам, которые знают любой объектно-ориентированный язык программирования и хотят углубиться в архитектурные паттерны.
🎮 Как проходит обучение?
В течение всего интенсива вы будете создавать игру «Звездные войны» и применять ключевые архитектурные паттерны. В процессе изучите:
– Как строить гибкую архитектуру, которая не замедляет разработку
– Как применять IoC-контейнеры и писать модульные тесты
– Как использовать SOLID за пределами ООП
– Как внедрять CI/CD и снижать технический долг
👉 Подробная программа обучения
А по промокоду
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Почему AUC-ROC может вводить в заблуждение при несбалансированных данных
🔸 Не учитывает реальное соотношение классов — AUC-ROC показывает, насколько хорошо модель различает классы, но не отражает точность предсказаний для каждого из них. Если 99% данных — класс 0, модель может почти всегда предсказывать 0 и все равно получить высокий AUC.
🔸 Проблемы с интерпретацией — высокая AUC-ROC не всегда означает, что модель полезна. Например, если интересен именно редкий класс, важно понимать precision, recall и F1-score.
🔸 Не учитывает реальное соотношение классов — AUC-ROC показывает, насколько хорошо модель различает классы, но не отражает точность предсказаний для каждого из них. Если 99% данных — класс 0, модель может почти всегда предсказывать 0 и все равно получить высокий AUC.
🔸 Проблемы с интерпретацией — высокая AUC-ROC не всегда означает, что модель полезна. Например, если интересен именно редкий класс, важно понимать precision, recall и F1-score.