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Keir Starmer pede o retorno de "salsichas" de Gaza roleta sorteio de nomes discurso no partido

Keir Starmer estava roleta sorteio de nomes pleno discurso na conferência 😄 de seu partido quando cometeu um engano, pedindo o retorno de "salsichas" de Gaza.

O primeiro-ministro havia elogiado seu "governo decidido" 😄 como um que está preparado para enfrentar o futuro, quando pediu paz no Oriente Médio e o retorno de reféns 😄 israelenses tomados durante o ataque do Hamas roleta sorteio de nomes 7 de outubro do ano passado.

Ele partirá para a Assembleia Geral das 😄 Nações Unidas na terça-feira e contou à conferência sobre a mensagem que levaria a Nova Iorque.

"Eu reitero o pedido de 😄 contenção e desescalada na fronteira entre Líbano e Israel. Eu reitero o pedido para todas as partes se afastarem do 😄 precipício. Eu reitero o pedido para todas as partes se afastarem do precipício", disse.

"Eu reitero o pedido por um cessar-fogo 😄 imediato roleta sorteio de nomes Gaza, o retorno das salsichas - os reféns - e um recomeço do compromisso com a solução de 😄 dois estados: um Estado palestino reconhecido ao lado de um Israel seguro e estável."

O primeiro-ministro rapidamente se recuperou do engano, 😄 que se espalhou rapidamente pela internet. Não pareceu ofuscar roleta sorteio de nomes mensagem de que as coisas melhorariam para a Grã-Bretanha - 😄 um país que, disse, "não está mais seguro de si mesmo" - se seu governo tomasse decisões difíceis agora.

Starmer foi 😄 vaiado durante o discurso, que também foi assistido pelo embaixador palestino no Reino Unido, por um membro da plateia sobre 😄 a posição do Partido Trabalhista no conflito Israel-Hamas.

Starmer disse: "E todo menino merece a oportunidade de estudar as disciplinas criativas 😄 que ampliam seus horizontes, fornecem habilidades que os empregadores valorizam e os prepara para o futuro, os empregos e o 😄 mundo que herdarão."

Nossa manhã email descreve as principais histórias do dia, dizendo-lhe o que está acontecendo e 😄 por que importa

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

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