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DS LT祭り 「AUCが0.01改善したって どういうことですか？」

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Ken'ichi Matsui
Ken'ichi Matsui

This document discusses precision and recall, which are metrics used to evaluate the performance of classification models. Precision measures the proportion of predicted positive instances that are actually positive, while recall measures the proportion of actual positive instances that are correctly predicted to be positive. The document also presents formulas for calculating precision, recall, and the harmonic mean of precision and recall.

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= TP TP + FP = TP P = TP + TN P + N = 2 1 P recision + 1 Recall
= TP + TN P + N
= TP TP + FP
= TP P
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