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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 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 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 diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta monopoly capacidade para distinguir entre 💳 instâncias positivas e negativas Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em 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 relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo... Referências Artigos relacionados {nl} |
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