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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 de prêmios online 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...
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