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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 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 Negativos (TN): O número de instâncias negativas que são corretamente previstas 🧾 como negativa.

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

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...