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Qual é a função mais confiável?

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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 zero 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 zero 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 zero diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta zero 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 zero 🌈 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 zero relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...

Referências

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