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A Linguagem de Programação C é uma das linguagens de programação mais antigas e mais utilizadas no mundo. Desde 1989, 🌛 o comitê de padrões ISO/IEC tem sido responsável pela publicação de normas para a linguagem C. A última edição do 🌛 padrão C17 (ISO/IEP 9899:2024) está atualmente em roleta giratória uso, mas o comitêde padrões já está trabalhando na próxima revisão do 🌛 padrão.
Dita revisão é informalmente chamada de C23, oficialmente conhecida como ISO/IEC 9899:2024. Ela tem sido desenvolvida desde 2024, o que 🌛 torna a C23 uma revisão muito anxiante na comunidade de programadores em roleta giratória todo o mundo.
O projeto C23 foi iniciado 🌛 com o objetivo de melhorar e padronizar vários recursos novos para a linguagem C, com maior ênfase em roleta giratória novas 🌛 funcionalidades relacionadas a segurança e desempenho. A C23 vai ser o novo padrão oficial em roleta giratória 2024. No entanto, já 🌛 é possível testar e avaliar as suas novas funcionalidade., o último rascunho de trabalho está publicado em roleta giratória 1o de 🌛 abril de 2024.
O que esperar da versão C23?
Segurança:
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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 roleta giratória aprendizagem automática
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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 roleta giratória 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.
- 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 modelos machine learning. A mais comumente usada da confusion matrix 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 +2 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 giratória classificar instâncias positivas ou negativas corretamente, enquanto o escore F1 fornece medidas equilibradas das duas coisas: precisão é medida pela proporção geral entre as previsões corretas fora dos casos anteriores;
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:
- Curva de Característica Operacional do Receptor (ROC): Esta curva traça a Taxa Positiva Verdadeira contra o Falso Valor positivo em roleta giratória diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta giratória 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 giratória diferentes níveis da recordação. Ajuda avaliar capacidade do modelo para equilibrar entre os verdadeiros positivos e falsos 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 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 roleta giratória relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...
