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Antes de mergulharmos na melhor matriz da confusão, vamos primeiro entender o que é uma matrix confusion. Uma Matrix Confusation 💸 (matriz) consiste em um quadro onde se resume a performance do modelo machine learning comparando suas previsões com os verdadeiros 💸 rótulos reais e quatro entradas: true positive(TP), True Negativos/TN). Outras Métricas Importantes Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o 💸 desempenho do modelo, existem outras métricas importantes que devem ser consideradas ao avaliar seu comportamento: 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
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Last updated 1/2018 |
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