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Resumo da Eleição Presidencial no Irã: A Vitória da Apatia

Apesar dos cartazes nasso final de semana nasso Irã, havia poucos 7️⃣ sinais de que o país tivesse realizado uma eleição presidencial roleta de sorteio personalizada sexta-feira e estivesse se dirigindo a uma segunda rodada. 7️⃣ Houve poucas manifestações para aplaudir os dois principais candidatos, que estão roleta de sorteio personalizada extremos opostos do espectro político e que os 7️⃣ iranianos decidirão roleta de sorteio personalizada 5 de julho.

De acordo com os números oficiais do governo, era evidente que o verdadeiro vencedor das 7️⃣ eleições de sexta-feira foi a maioria silenciosa do Irã, que deixou seus votos roleta de sorteio personalizada branco ou não votou. Cerca de 7️⃣ 60% dos eleitores elegíveis não votaram ou optaram por votar roleta de sorteio personalizada branco.

Isso porque não havia motivo para votar, disse Bita 7️⃣ Irani, uma dona de casa de 40 anos roleta de sorteio personalizada Teerã, a capital do Irã: "Tínhamos uma escolha entre ruim e 7️⃣ pior", disse ela. "Não há diferença entre um e outro candidato."

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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 de sorteio personalizada 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 de sorteio personalizada 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 de sorteio personalizada 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 de sorteio personalizada diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta de sorteio personalizada 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 de sorteio personalizada 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 de sorteio personalizada relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...

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