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Zona de demonstração de cooperação econômica e tecnológica China-Alemanha atrai mais de 100 empresas alemãs

Beijing, 15 mai (Xinhua) -- A 🌈 zona de demonstração de cooperação econômica e tecnológica China-Alemanha roleta explicação Beijing atraiu mais de 100 empresas alemãs, atingindo uma escala 🌈 industrial anual de 40 bilhões de yuans (USR$ 5,53 bilhões), de acordo com um fórum realizado roleta explicação Beijing.

O Fórum de 🌈 Campeões Ocultos China-Alemanha (China-Europa) 2024 terminou roleta explicação Beijing na terça-feira, tendo testemunhado uma tendência de desenvolvimento colaborativo entre campeões ocultos 🌈 sino-alemães (europeus) e agrupamentos inovadores de pequenas e médias empresas (PME).

Campeões ocultos sino-alemães e PMEs se unem para cooperação

Campeões ocultos 🌈 são PMEs menos conhecidas, porém altamente bem-sucedidas e líderes globais roleta explicação termos de participação de mercado roleta explicação seus respectivos nichos. 🌈 A Alemanha conta hoje com cerca de 500 campeões ocultos.

Os participantes do fórum consideram a cooperação econômica e tecnológica sino-alemã 🌈 um modelo para a cooperação global. Representantes de parques industriais sino-alemães localizados roleta explicação regiões chinesas como Beijing, Taicang, Qingdao, Wuhan 🌈 e Hefei assinaram uma iniciativa durante o evento, com o objetivo de integrar ecossistemas de cooperação roleta explicação diferentes regiões e 🌈 indústrias.

Zona de demonstração sino-alemã roleta explicação Beijing como porta de entrada crucial

Com um investimento total de 5 bilhões de euros (USR$ 🌈 5,4 bilhões), a zona de demonstração de cooperação econômica e tecnológica Beijing China-Alemanha é vista como uma porta de entrada 🌈 crucial para a cooperação sino-alemã roleta explicação Beijing.

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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 roleta explicação roleta explicação aprendizagem automática

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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 roleta explicação roleta explicação 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 roleta explicação roleta explicação 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 roleta explicação roleta explicação diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta explicação capacidade para distinguir entre instâncias positivas e negativas
• Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo roleta explicação roleta explicação 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 roleta explicação roleta explicação relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...

Referências

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