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Verdadeiros Positivos (TP): Número de instâncias positivas que são corretamente previstaS como positiva.

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:

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 como funciona o jogo da roleta que ganha dinheiro 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

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