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Resumo:
No mundo dos motores a diesel, a Caterpillar é uma marca sinônimo de qualidade e durabilidade. Um excelente exemplo desses 📈 atributos é o admirável motor C12. Este motor robusto é amplamente utilizado em jogo de roleta cassino caminhões e ônibus, graças à jogo de roleta cassino 📈 eficiência e economics.
O motor C12 opera em jogo de roleta cassino um range de 1.200 a 2.100 rotações por minuto e tem uma 📈 velocidade vermelha de 2.100 rpm. Seu potente desempenho chega a 430 cavalos de força, o que garante o ônibus e 📈 caminhões se movimentarem sem esforço em jogo de roleta cassino diferentes terrenos.
Motor C12 em jogo de roleta cassino Ação
Dado seu desempenho impressionante, o C12 caters para 📈 uma vasta gama de aplicações e setores. Os caminhões de carga pesada e ônibus rodoviários são os usuários preferenciais do 📈 motor, uma vez que precisam de uma fonte de energia confiável e eficiente para rota longas e transporte de cargas 📈 pesadas.
Ao mesmo tempo, profissionais em jogo de roleta cassino áreas como a construção e a mineração também aproveitam do C12 Caterpillar, visto que 📈 jogo de roleta cassino versatilidade encaixa-se perfeitamente nos requisitos exclusivos e rigorosos nessas áreas. Os benefícios do seu desempenho e durabilidade são realmente 📈 notáveis independentemente do cenário.
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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 jogo de roleta cassino 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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Beijing, 17 mai (Xinhua) -- A China emiteiu neta sexta feira 40 bilhões de iuanes (5.63 bilhões dólares), nos títulos 🏧 específicos do tesouro ultralongo com um longo prazo 30 anos o primeiro lote para trilhão dos Yuan e planos postos 🏧 ao este ano
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A China planjou a emissão des titulos durante cada um dos próximos anos para fornecer capital do longo 🏧 prazo Para grandes projetos.
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