Oui, le paramètre userCutoff vous permet de spécifier un seuil personnalisé pour la matrice de confusion, ce qui est particulièrement utile pour ajuster la classification du modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting).. La valeur doit être un double compris entre 0 (inclus) et 1 (exclus).
Est-il possible de définir un seuil personnalisé pour la matrice de confusion?
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Exemples pour l'action assess
Évaluation d'un modèle binaire simple
Évaluation basique d'un modèle de classification binaire pour générer les courbes Lift et ROC standard.
Évaluation avancée avec centiles et pas ROC ajusté
Une évaluation plus granulaire pour les puristes, en utilisant 100 centiles (au lieu de 20 bins par défaut) et un pas plus fin pour lisser la courbe ROC.
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