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AUC-ROC
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Manokhin 概率矩阵为分类器质量提供新框架
研究人员引入了 Manokhin 概率矩阵，这是一个旨在评估分类器概率预测质量的新诊断框架。该框架区分了可靠性和分辨率，将分类器分为四种原型：Eagle、Bull、Sloth 和 Mole。一项对 21 个分类器和 30 个任务进行的实证研究发现，像 CatBoost 和 Random Forest 这样的模型是 Eagles，而 XGBoost 和 LightGBM 是 Bulls，这对事后校准具有特定意义。
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Eugene Yan enhances recommender systems using graph and NLP techniques
Eugene Yan's blog posts detail methods for building recommender systems that outperform baseline matrix factorization models. The approach involves using Natural Language Processing (NLP) techniques, specifically word2v…