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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 Matéria Confusation (matriz) consiste em roleta da amizade um quadro onde se resume a performance do modelomachine 🍊 learning comparando suas previsões com os verdadeiros rótulo- 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.

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

Falsos negativos (FN): O número de casos positivos 🍊 que são mal classificados como negativo.

Melhor Matriz de Confusão para Avaliar Modelos Machine Learning

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:

Precisão: TP / (TF + FFp)

Recall: TP / (PT + FN)

F1-score: 2 * (Precisão de Recall) //( 🍊 Precision + Recording )

Precisão: (TP + TN) /(TT+Tn+12 FP-1F NM )

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 roleta da amizade 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

Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o desempenho do modelo, 🍊 existem outras métricam importantes que devem ser consideradas ao avaliar seu comportamento:

Curva de Característica Operacional do Receptor (ROC): Esta curva 🍊 traça a Taxa Positiva Verdadeira contra o Falso Valor positivo em roleta da amizade diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta da amizade capacidade para distinguir 🍊 entre instâncias positivas e negativas

Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em roleta da amizade 🍊 diferentes níveis da recordação. Ajuda avaliar capacidade do modelo para equilibrar entre os verdadeiros positivos e falso, negativos

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

Em conclusão, uma matriz de confusão é um instrumento crucial para avaliar o desempenho 🍊 do modelo machine learning. A melhormatrix confusionada na avaliação dos modelos Machine-Lerner inclui métricas como precisão e memória (record), pontuação 🍊 F1 ou exatidão; além disso outras medidas tais com a curva ROC – reta também da chamada precisa - podem 🍊 fornecer informações valiosaS sobre seu comportamento em roleta da amizade relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...

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