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Qual é a função mais confiável?

Algoritmo de papel mais confiável é um ponto importante na área da ciência dos dados 🍎 e machine learning. A escola do melhor desempenho pode ter impacto significativo no processo inicial, eficiência nos modelos em aprendizagem 🍎 automática

O que é uma Matriz de Confusão?

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.

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 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 diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta oline capacidade para distinguir entre 🍎 instâncias positivas e negativas

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

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 relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...

Referências

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Coco Gauff supera a Elina Svitolina en el BR Open

Coco Gauff llegó a Nueva York este 😄 mes con una carga no deseada. A pesar de que su verano no había comenzado mal, había caído en una 😄 ola de derrotas desmoralizantes en torneos importantes. En marcado contraste con sus circunstancias del año pasado, cuando culminó la mejor 😄 racha de su vida con su primer título de gran slam, la estadounidense regresó al BR Open aún en busca 😄 de su mejor nivel.

Ante una multitud ruidosa en el estadio Arthur Ashe, Gauff dio 😄 un paso positivo al recurrir a su resistencia y habilidades de resolución de problemas después de un comienzo difícil, remontando 😄 un set abajo para llegar a la cuarta ronda con una sólida victoria de 3-6, 6-3, 6-3 sobre Elina Svitolina. 😄

"Significa mucho. Sabía que hoy sería un partido difícil, siempre lo es contra Elina, ella 😄 es una luchadora", dijo Gauff. "Sabía que tenía que jugar mi mejor tenis, pensé que jugué bien. Sirvi bien excepto 😄 el último juego de servicio, pero en general estoy orgullosa de lo que pude hacer".

Un desafío real

😄 Aunque había avanzado fácilmente hasta esta etapa con dos actuaciones eficientes, este partido siempre sería la primera prueba 😄 real del nivel de Gauff y su preparación para una defensa del título sólida. Svitolina ha construido una gran carrera 😄 gracias a su defensa, consistencia y entereza. Su nivel base es confiablemente alto, lo que generalmente requiere un desempeño de 😄 calidad para derrotarla.

Desde su regreso al circuito después de dar a luz a su 😄 hija, Skai, Svitolina, de 30 años en septiembre, ha intentado jugar tenis más ofensivo en lugar de depender de su 😄 consistencia y la esperanza de que sus oponentes fallen.

Salió aquí buscando tomar la iniciativa, 😄 dictando la mayoría de los intercambios al dar velocidad a ambos golpes de fondo, especialmente con su drive, y constantemente 😄 buscando socavar el drive de Gauff.

Aunque Gauff sirvió bien al principio, gradualmente se desvió 😄 del camino. La ucraniana continuó tomando la pelota temprano y poniéndola bajo una presión significativa, y Gauff particularmente luchó con 😄 su confiable revés. Al borde de una punto de quiebre en 2-2 en el set, estaba al borde de la 😄 crisis.

A pesar de que el partido parecía estar deslizándosele de las manos, la estadounidense 😄 de 20 años permaneció compuesta y navegó confiadamente los momentos más importantes.

Gauff salvó el 😄 punto de quiebre forzándose adentro de la línea de base, provocando un error de revés de Svitolina con un drive 😄 potente de inside-out, antes de cerrar un excelente juego de servicio.

Sobrevivir a ese juego 😄 difícil brindó a la número 3 del mundo la iniciativa que había estado buscando toda la tarde. Produjo un juego 😄 de devolución espectacular para romper el servicio en el siguiente juego, disparando cuatro ganadores en total, incluidos dos drives, para 😄 cerrarlo, y luego nunca miró atrás. Desde 2-2, punto de quiebre abajo en el segundo set, Gauff ganó nueve de 😄 los siguientes 11 juegos antes de cerrar una victoria importante.

Un camino difícil

La manera en 😄 que Gauff encontró un camino fue particularmente alentadora para sus esperanzas de otra profunda carrera. Su defensa, fuerza física y 😄 su capacidad para ganar cuando no está jugando bien son todas cualidades que le han permitido seguir subiendo a una 😄 edad temprana, pero sabe que también necesita tomar la iniciativa ella misma. En los momentos decisivos aquí, fue importante que 😄 sirviera bien y tuviera la confianza y la calidad para entrar adentro de la línea de base y atacar desde 😄 ambos golpes de fondo.

Menos de una hora después de que Gauff celebrara su victoria 😄 con puños y un rugido jubiloso, ya estaba de regreso en las canchas de práctica trabajando duro para fortalecer su 😄 revés, con un ojo ya en el siguiente desafío.

Coco Gauff encontró un camino hacia 😄 la victoria contra Elina Svitolina a pesar de enfrentar algunos momentos difíciles.


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grafía: Seth Wenig/AP 😄

"Solo estoy tratando de salir aquí y divertirme", dijo Gauff a Sky Sports. 😄 "Sé que desde la cuarta ronda aún queda un camino largo, muy lejos. Estoy enfocada en el partido que tengo 😄 enfrente y solo disfrutándolo. Escribí en mi diario: 'No quiero irme con ningún arrepentimiento'. Independientemente del resultado, solo estoy tratando 😄 de darme la mejor oportunidad de ganar".

Gauff se enfrentará a su compatriota estadounidense en 😄 ascenso Emma Navarro, la 13ª sembrada, quien la derrotó en la ronda de 16 de Wimbledon el mes pasado. Navarro 😄 llegó a la cuarta ronda en Nueva York con una victoria similarmente dura de 6-4, 4-6, 6-3 sobre Marta Kostyuk, 😄 la 19ª sembrada. Por otro lado, Zheng Qinwen, la campeona olímpica y la séptima sembrada, continuó su racha al avanzar 😄 fácilmente ante Jule Niemeier 6-2, 6-1.


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