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

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