某新型零售公司使用深度学习训练决策模型,通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人信息, 更有效地进行库存管理和个性化推荐 。以二分类的方式展开训练,在最后阶段,选择使用 AUC(Area Under ROC-Curve) 作为评价指标。请根据输入输出的描述,编程实现相应功能。 提示:AUC 通常用来表示随机选出一对正负样本,分类器对于正样本的打分大于负样本打分的概率,假设一个数据集中有 M 个正样本, N 个负样本,将所有的样本按照预测值从小到大排序,此时, ;其中 rank 代表正样本在排序中的索引加一,比如排序以后某一正样本的预测值对应的索引为 1,则 rank 值为2。

区块链毕设网qklbishe.com为您提供问题的解答

某新型零售公司使用深度学习训练决策模型,通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人信息,更有效地进行库存管理和个性化推荐。以二分类的方式展开训练,在最后阶段,选择使用 AUC(Area Under ROC-Curve) 作为评价指标。请根据输入输出的描述,编程实现相应功能。
提示:AUC 通常用来表示随机选出一对正负样本,分类器对于正样本的打分大于负样本打分的概率,假设一个数据集中有 M 个正样本, N 个负样本,将所有的样本按照预测值从小到大排序,此时,某新型零售公司使用深度学习训练决策模型,通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人信息, 更有效地进行库存管理和个性化推荐 。以二分类的方式展开训练,在最后阶段,选择使用 AUC(Area Under ROC-Curve) 作为评价指标。请根据输入输出的描述,编程实现相应功能。    提示:AUC 通常用来表示随机选出一对正负样本,分类器对于正样本的打分大于负样本打分的概率,假设一个数据集中有 M 个正样本, N 个负样本,将所有的样本按照预测值从小到大排序,此时, ;其中 rank 代表正样本在排序中的索引加一,比如排序以后某一正样本的预测值对应的索引为 1,则 rank 值为2。;其中 rank 代表正样本在排序中的索引加一,比如排序以后某一正样本的预测值对应的索引为 1,则 rank 值为2。

承接区块链项目定制开发

微信:btc9767

QQ :1330797917

TELEGRAM: BTCOK9

承接区块链项目定制开发


qklbishe.com区块链毕设代做网专注|以太坊fabric-计算机|java|毕业设计|代做平台-javagopython毕设 » 某新型零售公司使用深度学习训练决策模型,通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人信息, 更有效地进行库存管理和个性化推荐 。以二分类的方式展开训练,在最后阶段,选择使用 AUC(Area Under ROC-Curve) 作为评价指标。请根据输入输出的描述,编程实现相应功能。 提示:AUC 通常用来表示随机选出一对正负样本,分类器对于正样本的打分大于负样本打分的概率,假设一个数据集中有 M 个正样本, N 个负样本,将所有的样本按照预测值从小到大排序,此时, ;其中 rank 代表正样本在排序中的索引加一,比如排序以后某一正样本的预测值对应的索引为 1,则 rank 值为2。