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passo a passo da roleta
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passo a passo da roleta
Algoritmo de papel mais confi谩vel 茅 um ponto importante na 谩rea da ci锚ncia dos dados e machine learning. A escola do melhor desempenho pode ter impacto significativo no processo inicial, efici锚ncia nos modelos em passo a passo da roleta aprendizagem autom谩tica
passo a passo da roleta
Antes de mergulharmos na melhor matriz da confus茫o, vamos primeiro entender o que 茅 uma matrix confusion. Uma Matrix Confusation (matriz) consiste em passo a passo da roleta um quadro onde se resume a performance do modelo machine learning comparando suas previs玫es com os verdadeiros r贸tulos reais e quatro entradas: true positive(TP), True Negativos/TN).
- Verdadeiros Positivos (TP): N煤mero de inst芒ncias positivas que s茫o corretamente previstas como positiva.
- Verdadeiros Negativos (TN): O n煤mero de inst芒ncias negativas que s茫o corretamente previstas como negativa.
- Falsos Positivos (FP): N煤mero de inst芒ncias negativas que s茫o mal classificadas como positivas.
- Falsos negativos (FN): O n煤mero de casos positivos que s茫o mal classificados como negativo.
Melhor Matriz de Confus茫o para Avaliar Modelos Machine Learning
Agora que sabemos o qu锚 茅 uma matriz de confus茫o, vamos discutir a melhor matrix para avaliar modelos machine learning. A mais comumente usada da confusion matrix s茫o as seguintes quatro m茅tricas:
- Precis茫o: TP / (TF + FFP)
- Recall: TP / (PT + FN)
- F1-score: 2 * (Precis茫o de Recall) //( Precision + Recording )
- Precis茫o: (TP + TN) /(TT+Tn +2 FP+1F NM )
Estas m茅tricas fornecem uma avalia莽茫o abrangente do desempenho de um modelo machine learning. Precis茫o e recall s茫o 煤teis para avaliar a capacidade da modelagem em passo a passo da roleta classificar inst芒ncias positivas ou negativas corretamente, enquanto o escore F1 fornece medidas equilibradas das duas coisas: precis茫o 茅 medida pela propor莽茫o geral entre as previs玫es corretas fora dos casos anteriores;
Outras M茅tricas Importantes
Embora a matriz de confus茫o forne莽a informa莽玫es valiosas sobre o desempenho do modelo, existem outras m茅tricas importantes que devem ser consideradas ao avaliar seu comportamento:
- Curva de Caracter铆stica Operacional do Receptor (ROC): Esta curva tra莽a a Taxa Positiva Verdadeira contra o Falso Valor positivo em passo a passo da roleta diferentes limiares. Ajuda avaliar passo a passo da roleta capacidade para distinguir entre inst芒ncias positivas e negativas
- Curva de Precis茫o-Recall: Esta curva tra莽a a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em passo a passo da roleta diferentes n铆veis da recorda莽茫o. Ajuda avaliar capacidade do modelo para equilibrar entre os verdadeiros positivos e falsos negativos
- Fun莽茫o de perda: A escolha da fun莽茫o pode afetar significativamente o desempenho do modelo. Fun莽玫es comuns para problemas na classifica莽茫o incluem a Perda log, perdas dobradi莽as e diverg锚ncia KL displaystyle kl_kr
Em conclus茫o, uma matriz de confus茫o 茅 um instrumento crucial para avaliar o desempenho do modelo machine learning. A melhor matrix confusionada na avalia莽茫o dos modelos Machine-Learning inclui m茅tricas como precis茫o e mem贸ria (record), pontua莽茫o F1 ou exatid茫o; al茅m disso outras medidas tais com a curva ROC 鈥?curvas da chamada precisa - podem fornecer informa莽玫es valiosas sobre seu comportamento em passo a passo da roleta rela莽茫o ao rendimento das m谩quinas que utilizam esse tipo...
Refer锚ncias
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