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mitzvahceremonies.com:2024/12/16 15:54:35
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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 Matéria Confusation (matriz) consiste em roleta online grátis personalizada um quadro onde se resume a performance do modelomachine 💵 learning comparando suas previsões com os verdadeiros rótulo- 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 modelosmachine learning. A mais comumente usada da confusion Maq 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+12 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 roleta online grátis personalizada classificar instância, positivas ou 💵 negativas corretamente; enquanto o éScore F1 fornece medidas equilibradas das duas coisas: precisão É medida pela proporção geral entre as 💵 previsões corretadas fora dos casos anteriores";
Outras Métricas Importantes
Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o desempenho do modelo, 💵 existem outras métricam 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 roleta online grátis personalizada diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta online grátis personalizada capacidade para distinguir 💵 entre instâncias positivas e negativas
Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em roleta online grátis personalizada 💵 diferentes níveis da recordação. Ajuda avaliar capacidade do modelo para equilibrar entre os verdadeiros positivos e falso, 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 melhormatrix confusionada na avaliação dos modelos Machine-Lerner inclui métricas como precisão e memória (record), pontuação 💵 F1 ou exatidão; além disso outras medidas tais com a curva ROC – reta também da chamada precisa - podem 💵 fornecer informações valiosaS sobre seu comportamento em roleta online grátis personalizada relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...
Referências
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