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Um funcionário de Gaza disse que um ataque matou 21 pessoas e outras 5️⃣ notícias.

28 de maio 2024

Atualizados

14:42 ET

Um funcionário de Gaza diz que pelo menos 21 pessoas foram mortas e dezenas ficaram feridas.

Na 5️⃣ terça-feira, quando os ataques atingiram uma área de tendas que abrigavam pessoas deslocadas estratégia das ruas roleta Al Mawasi (uma região costeira do 5️⃣ sul da Gaza onde Israel designou zona humanitária segura não muito longe das cidades civis e israelenses foram imediatamente negado 5️⃣ por ter realizado qualquer ataque dentro dessa mesma cidade.

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verificado pelo The New York Times mostram várias vítimas mortas 5️⃣ ou feridas numa parte agrícola próxima à fronteira com a capital israelense; o hospital foi destruído pela invasão palestina no 5️⃣ local:

Cerca de um milhão fugiram do Rafah.

A evacuação de Rafah, que já foi o principal destino para as pessoas deixando 5️⃣ outras partes do enclave é a mais recente estratégia das ruas roleta uma série dos deslocamentos desde Israel lançou um guerra contra Hamas.

China 5️⃣ junta-se a um coro de vozes internacionais.

"Séria preocupação" com as ações militares israelenses estratégia das ruas roleta Rafah, citando uma ordem do Tribunal 5️⃣ Internacional de Justiça na semana passada que parecia pedir a Israel para pararestratégia das ruas roletaofensiva militar lá. A China 'opõe-se 5️⃣ qualquer violação da lei internacional' e insta fortemente o país israelense ouvir voz das comunidades internacionais", disse Mao Ning 5️⃣ portavoz no Ministério dos Negócios Estrangeiros

Um membro das forças de segurança do Egito foi morto.

Um porta-voz do exército egípcio disse 5️⃣ na segunda, depois que o Exército israelense informou um tiroteio perto da fronteira com a Faixa de Gaza. Al Qahera 5️⃣ News estação estatal egípcia TV citou uma autoridade não identificada segurança dizendo parecia ter havido trocado tiros entre soldados 5️⃣ israelenses e combatentes palestinos; A batalha resultou estratégia das ruas roleta morte dos militares O Times foi incapaz independentemente verificar as circunstâncias das 5️⃣ filmagens

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    Qual é a função mais confiável?

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

    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).

    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 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 diferentes limiares. Ajuda avaliar estratégia das ruas 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 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 relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...

    Referências

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