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- Verdadeiros Positivos (TP): Número de instâncias positivas que são corretamente previstas como positiva.
- Verdadeiros Negativos (TN): O número de instâncias negativas que são corretamente previstas como negativa.
- Falsos Positivos (FP): Número de instâncias negativas que são mal classificadas como positivas.
- Falsos negativos (FN): O número de casos positivos que são mal classificados como negativo.
Melhor Matriz de Confusão para Avaliar Modelos Machine Learning
Agora que sabemos o quê é uma matriz de confusão, vamos discutir a melhor matrix para avaliar modelos machine learning. A mais comumente usada da confusion matrix são as seguintes quatro métricas:
- Precisão: TP / (TF + FFP)
- Recall: TP / (PT + FN)
- F1-score: 2 * (Precisão de Recall) //( Precision + Recording )
- Precisão: (TP + TN) /(TT+Tn +2 FP+1F NM )
Estas métricas fornecem uma avaliação abrangente do desempenho de um modelo machine learning. Precisão e recall são úteis para avaliar a capacidade da modelagem em d23 roleta classificar instâncias positivas ou negativas corretamente, enquanto o escore F1 fornece medidas equilibradas das duas coisas: precisão é medida pela proporção geral entre as previsões corretas fora dos casos anteriores;
Outras Métricas Importantes
Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o desempenho do modelo, existem outras métricas importantes que devem ser consideradas ao avaliar seu comportamento:
- Curva de Característica Operacional do Receptor (ROC): Esta curva traça a Taxa Positiva Verdadeira contra o Falso Valor positivo em d23 roleta diferentes limiares. Ajuda avaliar d23 roleta capacidade para distinguir entre instâncias positivas e negativas
- Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em d23 roleta diferentes níveis da recordação. Ajuda avaliar capacidade do modelo para equilibrar entre os verdadeiros positivos e falsos negativos
- Função de perda: A escolha da função pode afetar significativamente o desempenho do modelo. Funções comuns para problemas na classificação incluem a Perda log, perdas dobradiças e divergência KL displaystyle kl_kr
Em conclusão, uma matriz de confusão é um instrumento crucial para avaliar o desempenho do modelo machine learning. A melhor matrix confusionada na avaliação dos modelos Machine-Learning inclui métricas como precisão e memória (record), pontuação F1 ou exatidão; além disso outras medidas tais com a curva ROC – curvas da chamada precisa - podem fornecer informações valiosas sobre seu comportamento em d23 roleta relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...
Referências
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O que é uma Matriz 🏵 de Confusão?
Antes de mergulharmos na melhor matriz da confusão, vamos primeiro entender o que é uma matrix confusion. Uma Matrix 🏵 Confusation (matriz) consiste em um quadro onde se resume a performance do modelo machine learning comparando suas previsões com os 🏵 verdadeiros rótulos reais e quatro entradas: true positive(TP), True Negativos/TN).
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Como funciona a papelta da KTO?
A roleta da KTO é criada a partir de uma análise dos dados diferenciais, como censos e pesquisas para pesquisa em d23 roleta fontes alternativas. Esses Dados são processados por algoritmos especializados que os resultados financeiros estão disponíveis no domínio das finanças digitais na área do ambiente digital (estudo eletrônico).
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A roleta da KTO oferece vairias vantagens para as empresas que a utilizam. Algumas dessas vangens include:
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Exemplo de papelta da KTO
Aqui está um exemplo de como fazer uma papelta da KTO pode ser usada para a empresa que pretende clientes em d23 roleta cidade:
Área de influência | Renda | Idade | Gênero | Escolaridade |
---|---|---|---|---|
Centro | Alto alto | 25-45 | Feminino | Pós-graduação |
Norte norte | Médio | 35-55 | masculino masculino | Ensino médio |
Sul | Baixo | 25-45 | Feminino | Ensino médio |
Exemplo, a função da KTO ajuda à identificação que uma área de influência do centro é um mundo mais rendosa e tem como população com entre 25 y 45 anos. A região nor nenhuma cidade onde há maior número feminino em d23 roleta todos os lugares para estudar graduações (A água nem mesmo o espaço). ensino médio.
Encerrado Conclusão
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