Сравнение моделей машинного обучения по ROC-AUC | Международный научно-исследовательский журнал

Оптимизация рекламных кампаний в онлайн-маркетинге с использованием анализа пользовательского поведения и системно-интеллектуального подсказчика (СИП)

Таблица 1 - Сравнение моделей машинного обучения по ROC-AUC

Модель	Подобранные параметры	ROC-AUC
Random Forest	max_depth=20, n_estimators=200	0.8746
CatBoost	depth=8, iterations=200, learning_rate=0.1	0.8808
XGBoost	learning_rate=0.1, max_depth=8, n_estimators=200	0.8826