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Resumo:

História e Evolução do Blazer: da Remo British ao Moderno Classivo

A fashion revolutionou-se com a chegada do jaqueta blazer, uma peça versátil que encontrou seu lugar em roleta pc praticamente todos os aspectos da moda. Sendo originário daInglaterra, seu nome verdadeiro é realmente uma certa homenagem às marinhetas britânicas ("blazers").

Originalmente, para esta peça ser verdadeiramente chamada de blazer, era necessário um tom de azul específico: azul-marinho.

Unificando a Origem e a História do Blazer

  • O termo "blazer" deriva dasroupas vermelhas sólidasda marinha britânica, surgindo por volta do século XIX[1].
  • Apesar de nascido modestamente noséculo XIX, roleta pc fama gradualmente se espalhou entre as elites esportivas e sociedade inglesa (e, em roleta pc seguida, tornou-se mundial) à medida que crescia como umsímbolo da cultura e moda de cabine [2].
  • Embora popular há séculos, os dois principais modelos básicos (clássicos) do blazer - americano duas abas simples ou duplas - surgiram originariamente naInglaterra do século XIX.
  • Um fato interessante: para as históricas regatas anuais entreOxford e Cambridge, cada equipe designou um único estilo de franja de botão para o seu time.

Tons, Estilos e Apoio na Moda Atual

Inicialmente, nem mesmo as diferenças entre o blazer azul-marinho ououtros tons azuis permitidoscarregavam o mesmo peso de significado que hoje.

  • Atualmente, além do clássico estilo azul-marinho, os blazers podem ser fabricados em roleta pc uma variedade bem mais ampla de tons.
  • Os modelos de hoje sãofacilmente combinados sem ser preenchidos(versáteis tanto para femeas quanto para machos); estando sujeitos às tendências atuais, incluindo sofisticados modelos sombreados.
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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 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 pc 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

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