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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).

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 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

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