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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 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.
Precisão: TP / (TF + FFP)
Precisão: (TP + TN) /(TT+Tn +2 FP+1F NM )
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