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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:

Recall: 💴 TP / (PT + FN)

Precisão: (TP + TN) /(TT+Tn +2 FP+1F NM )

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

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