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Updated 1.29.2023
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2023 Fiebig Range Schedule
Updated 12.29.2022
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Alliance Rifle Club Meetings
Monthly Meetings are held the 1st Monday of every month at 7:30 p.m.
Meetings in July on 10th and September on 11th due to holidays
April 3rd, 2023
Time: 7:30 p.m.
Regular meetings are held at:
Ackerman AG Services and Supply
115 Cody Avenue, Alliance, NE.
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The Hoffland Range is located 10 miles east of Alliance, Nebraska on Highway 2, first turnoff east of Mile Marker 98.
The Glen Fiebig Range is located 8 miles east of Alliance, Nebraska on Highway 2.
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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 de roleta que ganha dinheiro de verdade 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 jogo de roleta que ganha dinheiro de verdade 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 jogo de roleta que ganha dinheiro de verdade diferentes limiares. Ajuda avaliar jogo de roleta que ganha dinheiro de verdade capacidade para distinguir entre instâncias positivas e negativas
- Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em jogo de roleta que ganha dinheiro de verdade 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 jogo de roleta que ganha dinheiro de verdade relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...
Referências
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