Не радиус важен, а плотность! Часть 1: Глубокий взгляд на precision и recall

Нет, нет, я совсем не про геометрию или физику, я про множества!

Точнее про множество того, что вы знаете.

К сожалению, множество знаний у ML разработчиков всех уровней часто представляет из себя именно такое. Хотелось бы попробовать озвучить некоторый, как кажется, более глубокий взгляд на привычные уже нам в ML вещи, вероятно, написать даже целую серию статей и попробовать в них посмотреть на многие классические аспекты машинного обучения с сильным погружением в теорию вероятности, математический анализ и линейную алгебру, или обратить внимание на просто некоторые неочевидные вещи.

В дебютной статье речь пойдет про всем нам уже привычные метрики классификации: accuracy, precision, recall и f1-score

Читать далее