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História da Roleta

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

Recall: TP / (PT + FN)

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;

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

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