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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 cassinos que pagam no cadastro 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 cassinos que pagam no cadastro 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 cassinos que pagam no cadastro diferentes limiares. Ajuda avaliar cassinos que pagam no cadastro capacidade para distinguir entre instâncias positivas e negativas
Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em cassinos que pagam no cadastro 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 cassinos que pagam no cadastro relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...

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