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Algoritmo de papel mais confiável é um ponto importante na área da ciência dos dados e machine learning. A escola 🧬 do melhor desempenho pode ter impacto significativo no processo inicial, eficiência nos modelos em aprendizagem automática
O que é uma Matriz 🧬 de Confusão?
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).
Verdadeiros Positivos (TP): Número de instâncias positivas que são corretamente previstas 🧬 como positiva.
Verdadeiros Negativos (TN): O número de instâncias negativas que são corretamente previstas como negativa.
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que você inseriu serão exibidas nesta roda. Você pode inserir as escolhas adicionando
dividualmente ou adicionando como lista. Depois de girar 🍐 a roda, a Roda do Picker
um resultado aleatório. Roda de Picker - Roda para decidir um escolha
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