Um die Fläche eines Rechtecks zu berechnen, multiplizierst du die Länge (l) mit der Breite (b). Die Formel lautet: \[ \text{Fläche} = l \times b \] Wenn du den Umfang berechnen mö... [mehr]
Die AUC (Area Under the Curve) ist ein Maß für die Leistungsfähigkeit eines Klassifikationsmodells, insbesondere im Kontext von binären Klassifikationsproblemen. Sie bezieht sich auf die Fläche unter der ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic Curve). Die ROC-Kurve stellt die True Positive Rate (Empfindlichkeit) gegen die False Positive Rate (1-Spezifität) bei verschiedenen Schwellenwerten dar. Eine AUC von 1 bedeutet, dass das Modell perfekte Trennung zwischen den Klassen erreicht, während eine AUC von 0,5 darauf hinweist, dass das Modell nicht besser als zufälliges Raten ist. Werte zwischen 0,5 und 1 zeigen die Güte des Modells an, wobei höhere Werte bessere Modelle repräsentieren. Weitere Informationen zur ROC-Kurve und AUC findest du beispielsweise auf Wikipedia: [ROC-Kurve](https://de.wikipedia.org/wiki/Receiver_Operating_Characteristic).
Um die Fläche eines Rechtecks zu berechnen, multiplizierst du die Länge (l) mit der Breite (b). Die Formel lautet: \[ \text{Fläche} = l \times b \] Wenn du den Umfang berechnen mö... [mehr]