Falsos Positivos (FP): Número de instâncias negativas que são mal classificadas como positivas. Melhor Matriz de Confusão para Avaliar Modelos Machine 1️⃣ Learning Precisão: TP / (TF + FFp) Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o desempenho do modelo, existem outras 1️⃣ métricam importantes que devem ser consideradas ao avaliar seu comportamento: Artigos relacionados champions bet apostas - Steve Horton- Horton Global Strategies LLC.
Falsos Positivos (FP): Número de instâncias negativas que são mal classificadas como positivas. Melhor Matriz de Confusão para Avaliar Modelos Machine 1️⃣ Learning Precisão: TP / (TF + FFp) Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o desempenho do modelo, existem outras 1️⃣ métricam importantes que devem ser consideradas ao avaliar seu comportamento: Artigos relacionados champions bet apostas
Falsos Positivos (FP): Número de instâncias negativas que são mal classificadas como positivas.
Melhor Matriz de Confusão para Avaliar Modelos Machine 1️⃣ Learning
Precisão: TP / (TF + FFp)
Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o desempenho do modelo, existem outras 1️⃣ métricam importantes que devem ser consideradas ao avaliar seu comportamento:
Artigos relacionados
- Steve Horton- Horton Global Strategies LLC.
