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Falsos negativos (FN): O número de casos positivos que são mal classificados como negativo.

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;

Referências

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