Day 27: Performance Evaluation Metrics for Classification and Regression

classificationclassification metricsregressionperformance metrics for classification and regression#evaluation metrics for data scienceevaluation metrics for classificationmodel evaluation metrics for classificationevaluation metrics for classification modelsevaluation metrics for classification problemevaulation metrics for regressionclassification evaluation metricsprecision recall f1 scoreMatthews Correlation Coefficientmean squared errorr squared

Скачать Day 27: Performance Evaluation Metrics for Classification and Regression бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Day 27: Performance Evaluation Metrics for Classification and Regression или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Cкачать музыку Day 27: Performance Evaluation Metrics for Classification and Regression бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Day 27: Performance Evaluation Metrics for Classification and Regression

In Day 27 of the 30 Days of Data Science series, we dive into Performance Evaluation Metrics for Classification and Regression. Learn how to assess model performance using key metrics like accuracy, precision, recall, F1 score, and more for classification tasks. For regression, we cover essential metrics such as MAE, MSE, RMSE, and R². This video provides a practical understanding of these metrics with examples to help you evaluate your machine learning models effectively.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке