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Melhor Matriz de Confusão para Avaliar Modelos Machine Learning
F1-score: 2 * (Precisão de Recall) //( Precision + Recording )
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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