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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 sorteio roleta 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 sorteio roleta 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 sorteio roleta 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 sorteio roleta diferentes limiares. Ajuda avaliar sorteio roleta capacidade para distinguir entre instâncias positivas e negativas
• Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em sorteio roleta 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 sorteio roleta relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...

Referências

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Professor Samet: Um Homem Repreensível sorteio roleta "Sobre Ervas Secas"

No início do filme "Sobre Ervas Secas", o 🌻 professor Samet (Deniz Celiloğlu) é apenas uma mancha fuliginosa no vasto e branco paisagem nevada de um inverno cruel na 🌻 Anatólia. Recentemente descer do ônibus depois de um feriado, ele expressa descontentamento com cada passo pesado através da tempestade de 🌻 neve enquanto retorna a um lugar que ele descreve repetidamente como um inferno. A queda de neve espessa difumina os 🌻 contornos desorteio roletafigura sorteio roleta advanço, que leva um tempo inesperadamente longo para se solidificar sorteio roleta uma forma tridimensional. Um 🌻 ritmo tão lento prevalece por quase três horas e meia neste épico de arte-casa turco, o mais recente do diretor 🌻 premiado sorteio roleta festivais e vencedor do Palma de Ouro do Cannes sorteio roleta 2014, Nuri Bilge Ceylan. A abordagem é familiar 🌻 de seus filmes anteriores, como "Sono de Inverno" e "Uma Vez sorteio roleta Anatolia", à medida que um retrato de Samet 🌻 é construído por meio de incrementos, gradualmente revelando suas complexidades e cálculos. E o que um indivíduo completamente reprovável ele 🌻 se mostra.

"Sobre Ervas Secas" se desenrola sorteio roleta uma região conhecida porsorteio roletabeleza, algo 🌻 que a cinematografia sorteio roleta larga escala do filme ressalta ao longo do tempo. No entanto, Samet é imune a seus 🌻 encantos. Designado pelo governo como professor de arte sorteio roleta uma escola de retaguarda rural, ele está contando os meses até 🌻 que os quatro anos obrigatórios no cargo sejam concluídos e ele possa solicitar uma transferência – ele tem os olhos 🌻 postos sorteio roleta uma vaga sorteio roleta Istambul. No ínterim, ele desfruta da pequena celebridade que seu fundo citadino lhe confere, aceitando 🌻 ofertas de chá e cínica de todos, desde o capitão do exército local a figuras do submundo sombrio. Com seu 🌻 amigo e colega de quarto, o professor Kenan (Musab Ekici), Samet afeta uma postura de resignação cínica que quase passa 🌻 por humor irônico.

O filme dança ao redor do limite de ser sufocantemente verboso 🌻

No entanto, ele tem afeição genuína por uma de suas jovens alunas, a gatinha de 14 🌻 anos Sevim (Ece Bağci). Ela nutre uma paixão por ele. Ele a favorece na sala de aula e, sorteio roleta particular, 🌻 se entrega a ela com pequenos presentes. Não há realmente impropriedade na relação. No entanto, Samet sabe profundamente que suas 🌻 atenções ultrapassam os limites normais de professor-aluno. Isso se torna uma questão de preocupação quando, após uma busca surpresa de 🌻 bolsa na sala de aula (um incidente incitante sorpreendentemente semelhante ao do filme alemão indicado ao Oscar do ano passado 🌻 "O Salão dos Professores"), uma nota de amor é confiscada de Sevim. Ela acredita que Samet tem e pede para 🌻 que seja devolvida; ele (falsamente) alega ter destruído. Em retaliação, Sevim esorteio roletaamiga apresentam acusações de impropriedade contra Samet 🌻 e Kenan. Há várias maneiras adequadas de lidar com uma situação como essa, mas a reação de Samet – mentir 🌻 e negar, então intimidar e vitimizarsorteio roletaacusadora – não é uma delas.

Enquanto os dois homens estão unidos sorteio roletasorteio roletaraiva pela 🌻 injustiça das acusações, torna-se claro que Samet não hesitaria sorteio roleta jogar seu amigo debaixo de um ônibus, se necessário. E 🌻 isso acontece rapidamente, com os dois homens atraídos para a fascinante professora Nuray (Merve Dizdar), de uma cidade vizinha. Samet 🌻 registrasorteio roletairritação por ser cortado de uma conversa quente entre Nuray e Kenan com um barulhento e petulante batida 🌻 de colher contra o copo de chá. A música no filme é reduzida a um nível quase subliminar, outros sons 🌻 foregrounded. No entanto, como a maior parte do trabalho anterior de Ceylan, o filme é conduzido pelo diálogo – páginas 🌻 dele, entregues sorteio roleta longos takes desafiadores. "Sobre Ervas Secas" dança ao redor do limite de ser sufocantemente verboso, e há 🌻 cenas que poderiam se beneficiar de um edit mais apertado. No entanto, a escrita matizada e o desempenho excepcional dos 🌻 atores fazem para uma experiência de visualização rica e envolvente.

O que é mais ousado 🌻 e inesperado, no entanto, é a decisão de Ceylan de nos sacudir dele, cerca de três quartos do caminho, com 🌻 um provocação de quarto-muro audaciosa. Um filme que lida com enganação e mentiras repentinamente puxa o pano de fundo e 🌻 nos confronta com outra camada de artifício. É ou é uma brilhante provocação formal ou é apenas Ceylan brincando com 🌻 as pessoas que adormeceram no debate filosófico de 20 minutos que o precedeu.