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Na roleta americana, o jogo é jogado com um cilindro que contém 38 compartimentos, incluindo um 🍋 compartimento adicional para o número zero duplo (00). Isso significa que as chances de ganhar em uma roleta americana são 🍋 um pouco menores do que em uma roleta europeia.
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O "segredo" da roleta: sorte e saber quando parar
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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 jogo na 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).
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:
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 jogo na 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;
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:
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 jogo na roleta relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...
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