In the previous graphs, we have als

In the previous graphs, we have also included a much better description of a
classifier's performance: the area under curve (AUC). This can be understood as
the average precision of the classifier and is a great way of comparing different
classifiers.
We see that we can basically forget about predicting bad answers (the left graph of
the previous screenshot). This is because the precision for predicting bad answers
decreases very quickly, at already very low recall values, and stays at an
unacceptably low 60 percent.
Predicting good answers, however, shows that we can get above 80 percent
precision at a recall of almost 40 percent. Let us find out what threshold we need
for that with the following code:

Kết quả (Việt) 1:

Trong các đồ thị trước đó, chúng tôi cũng bao gồm một mô tả tốt hơn nhiều của mộthiệu suất của loại: diện tích dưới đường cong (AUC). Điều này có thể được hiểu như làsự chính xác trung bình của loại và là một cách tuyệt vời để so sánh khác nhauMáy phân loại.Chúng ta thấy rằng chúng tôi có thể về cơ bản quên về dự đoán xấu câu trả lời (trái đồ thị củahình trước đó). Điều này là do độ chính xác dự đoán câu trả lời xấugiảm rất nhanh chóng, lúc giá trị thu hồi đã rất thấp, và sống ở mộtchạy quá thấp 60 phần trăm.Dự đoán câu trả lời tốt, Tuy nhiên, cho thấy rằng chúng tôi có thể nhận được hơn 80%độ chính xác tại một thu hồi của gần 40 phần trăm. Hãy để chúng tôi tìm hiểu những gì ngưỡng chúng ta cầncho rằng với đoạn mã sau:

Kết quả (Việt) 2:

Trong đồ thị trước đây, chúng tôi cũng đã bao gồm một mô tả tốt hơn nhiều của một
hiệu suất của phân loại: diện tích dưới đường cong (AUC). Điều này có thể được hiểu như
độ chính xác trung bình của các phân loại và là một cách tuyệt vời của việc so sánh khác nhau
phân loại.
Chúng tôi thấy rằng chúng tôi về cơ bản có thể quên dự đoán câu trả lời xấu (đồ thị bên trái của
ảnh chụp màn hình trước đó). Điều này là do chính xác để dự đoán câu trả lời xấu
giảm rất nhanh chóng, giá trị thu hồi vốn đã rất thấp, và ở yên một
quá thấp 60 phần trăm.
Dự đoán câu trả lời tốt, tuy nhiên, cho thấy rằng chúng ta có thể có được trên 80 phần trăm
chính xác tại một thu hồi gần 40 phần trăm. Hãy để chúng tôi tìm ra những gì chúng ta cần ngưỡng
cho rằng với đoạn mã sau: