
ROC曲线和PR(Precision-Recall)曲线的联系
在机器学习中,ROC(Receiver Operator Characteristic)曲线被广泛应用于二分类问题中来评估分类器的可信度,但是当处理一些高度不均衡的数据集时,PR曲线能表现出更多的信息,发现更多的问题。
在机器学习中,ROC(Receiver Operator Characteristic)曲线被广泛应用于二分类问题中来评估分类器的可信度,但是当处理一些高度不均衡的数据集时,PR曲线能表现出更多的信息,发现更多的问题。
本文对论文《Telco Churn Prediction with Big Data》进行了总结学习,主要利用电信运营商的数据来预测潜在流失客户,对于数据分析,大数据预测有很好的学习作用。