本文比较了ROC AUC和精确率-召回率（PR）曲线在处理不平衡数据集时的表现。ROC AUC适用于平衡数据，而PR曲线更能反映稀有正类的分类性能。通过三个示例，展示了在不同不平衡程度下这两种指标的差异，强调了PR曲线在高风险场景中的重要性。
混淆矩阵用于评估分类模型性能，显示真实与预测分类，提供准确率、精确率、召回率和F1分数等指标，帮助分析模型错误类型。ROC-AUC和PR-AUC评估不同阈值下的模型表现，而Log Loss、MAE和MSE则衡量预测值与实际值的差异。
本研究探讨了大语言模型（LLMs）在药物发现中的应用，提出幻觉可能提升其表现的假设。结果显示，包含幻觉文本的LLMs性能显著提升，Llama-3.1-8B的ROC-AUC提升了18.35%，为未来应用提供了新视角。
我参与了一个信用卡欺诈检测项目，运用机器学习技术进行数据预处理、模型选择和评估。通过比较多种模型，发现集成学习的ROC-AUC达0.9912，表现最佳。该项目让我深入了解金融领域的机器学习应用，未来希望探索无监督学习和可解释AI。
本研究使用深度学习方法诊断COVID-19，ROC-AUC为0.846。引入自定义的深度神经网络，以关节呼吸和咳嗽表示的方式进行诊断。提供了四个分层折叠的数据集和模型细节，具备可重现性。
该研究使用大规模的匹配的H&E染色和RNA表达数据的数据库，训练了一个弱监督模型，直接从H&E图像中预测MET RNA过度表达。该模型在独立测试集上表现出0.70的ROC-AUC，并在不同的患者临床变量下具有稳定的性能特征，并对测试集上的合成噪声具有较强的鲁棒性。
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