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En la curva ROC, cualquier punto es resultado del modelo en un parámetro particular. No estoy claro por qué el adivinador aleatorio está en x = y y no siempre (0.5, 0.5). ¿También cómo interpretar el área bajo la curva?

Coloque números de cinco bits en los vértices de un hipercubo de 9 dimensiones de modo que, desde cualquier vértice, pueda alcanzar cualquier número en no más de dos movimientos a lo largo de los bordes del hipercubo.

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¿Cómo entrenamos un clasificador para el cual solo tenemos datos de entrenamiento positivos (no hay datos negativos o sin etiquetar disponibles)?

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