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Precisão: TP / (TF + FFP)
F1-score: 2 * (Precisão de Recall) //( Precision + Recording )
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;
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...
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