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Beijing, 26 jul (Xinhua) -- O Departamento de Organização do Comitê Central da China alocou fundos no total 27 milhões 🔑 roleta gold club yuans (3.79 milhões), para ajudar na fiscalização das entradas e não há trabalho por parte dos representantes nas empresas 🔑 internacionais que trabalham com o setor financeiro internacional nos Estados Unidos

Os fundos foram provenientes das taxas do partido coletadas dos 🔑 membros de PCCh e administradas pelo departamento roleta gold club organização no nome da Central, o PPC.

O departamento pediu a várias localidades 🔑 que fabricam todos os serviços para implementar medidas de controle do lançamento e alivio dos investimentos, bem como o investimento 🔑 imobiliário nos riscos disponíveis.

Também enfatizou que os fundos devem ser alocados roleta gold club primeiro lugar a fim de beneficiar as pessoas 🔑 na linha da frente e das mulheres nas fronteiras.

O departamento também pediu que as provas relacionadas alocam fundos das taxas 🔑 do partido administrados por elas para prevenção e alivio de entradas.

Qual é a função mais confiável?

Algoritmo de papel mais confiável é um ponto importante na área da ciência dos dados 1️⃣ e machine learning. A escola do melhor desempenho pode ter impacto significativo no processo inicial, eficiência nos modelos em aprendizagem 1️⃣ automática

O que é uma Matriz de Confusão?

Antes de mergulharmos na melhor matriz da confusão, vamos primeiro entender o que é 1️⃣ uma matrix confusion. Uma Matrix Confusation (matriz) consiste em um quadro onde se resume a performance do modelo machine learning 1️⃣ comparando suas previsões com os verdadeiros rótulos reais e quatro entradas: true positive(TP), True Negativos/TN).

Verdadeiros Positivos (TP): Número de instâncias 1️⃣ positivas que são corretamente previstas como positiva.

Verdadeiros Negativos (TN): O número de instâncias negativas que são corretamente previstas como negativa.

Falsos 1️⃣ Positivos (FP): Número de instâncias negativas que são mal classificadas como positivas.

Falsos negativos (FN): O número de casos positivos que 1️⃣ são mal classificados como negativo.

Melhor Matriz de Confusão para Avaliar Modelos Machine Learning

Agora que sabemos o quê é uma matriz 1️⃣ de confusão, vamos discutir a melhor matrix para avaliar modelos machine learning. A mais comumente usada da confusion matrix são 1️⃣ as seguintes quatro métricas:

Precisão: TP / (TF + FFP)

Recall: TP / (PT + FN)

F1-score: 2 * (Precisão de Recall) //( 1️⃣ Precision + Recording )

Precisão: (TP + TN) /(TT+Tn +2 FP+1F NM )

Estas métricas fornecem uma avaliação abrangente do desempenho de 1️⃣ um modelo machine learning. Precisão e recall são úteis para avaliar a capacidade da modelagem em classificar instâncias positivas ou 1️⃣ negativas corretamente, enquanto o escore F1 fornece medidas equilibradas das duas coisas: precisão é medida pela proporção geral entre as 1️⃣ previsões corretas fora dos casos anteriores;

Outras Métricas Importantes

Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o desempenho do modelo, 1️⃣ existem outras métricas importantes que devem ser consideradas ao avaliar seu comportamento:

Curva de Característica Operacional do Receptor (ROC): Esta curva 1️⃣ traça a Taxa Positiva Verdadeira contra o Falso Valor positivo em diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta gold club capacidade para distinguir entre 1️⃣ instâncias positivas e negativas

Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em diferentes níveis 1️⃣ da recordação. Ajuda avaliar capacidade do modelo para equilibrar entre os verdadeiros positivos e falsos negativos

Função de perda: A escolha 1️⃣ da função pode afetar significativamente o desempenho do modelo. Funções comuns para problemas na classificação incluem a Perda log, perdas 1️⃣ dobradiças e divergência KL displaystyle kl_kr

Em conclusão, uma matriz de confusão é um instrumento crucial para avaliar o desempenho do 1️⃣ modelo machine learning. A melhor matrix confusionada na avaliação dos modelos Machine-Learning inclui métricas como precisão e memória (record), pontuação 1️⃣ F1 ou exatidão; além disso outras medidas tais com a curva ROC – curvas da chamada precisa - podem fornecer 1️⃣ informações valiosas sobre seu comportamento em relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...

Referências

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