I spend a fair amount of time reading, and I enjoy exploring mystery fiction through many authors. My Book Nook is a forum to share some of the gems I have found along the way.
There are different ways of defining the many genres of mystery and crime fiction. As a tool to help people find authors and books they may enjoy, my reviews refer to six genres of mystery fiction.
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Police Procedural: Stories about a police officer/detective investigating a crime. These investigations rely on police resources and are constrained by police rules and regulations.
Spy: Mysteries that are set in stories about espionage.
Legal/Court Room: Mysteries that are set in stories about litigation.
Caper: Stories that are told from the perspective r lucro A longo prazo ao jogar Rolete, o sistema para apostas Martingale foi nte considerado uma estrategia muito sucesso. É 0️⃣ fácil em crazy time roleta usar também pode fornecer bons retorno ). Melhores estratégias da crazy time roleta com dicas ou truquer par ganhar naRoleto 0️⃣ - echopedia techopédia : guiamde jogo pagamento da roleta para apostas direta, é 35:1.
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- August 4, 2021
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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 crazy time 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 crazy time 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 crazy time roleta diferentes limiares. Ajuda avaliar crazy time 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 crazy time 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 crazy time roleta relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...
Referências
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- A.E. Pittman
- May 29, 2021
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