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Once you have built a classification model, you need evaluate how good the predictions made by that model are. So, how do you define ‘good’ predictions? Consider the following Confusion Matrix for a classification problem which predicts whether a patient has Cancer or not for 100 patients: Now, the following are the fundamental metrics for the above data: 2 — Recall : It is the measure of the correctly identified positive cases from all the actual positive cases. It is important when the cost of False Negatives is high. Now for our above example, suppose that there only 30 patients who actually have cancer. What if our model identifies 25 of those as having cancer? For these cases, we use the F1-score. We use the Harmonic Mean since it penalizes the extreme values. Accuracy is used when the True Positives and True negatives are more important while F1-score is used when the False Negatives and False Positives are crucial Accuracy can be used when the class distribution is similar while F1-score is a better metric when there are imbalanced classes as in the above case. Jogo cassino roleta bebidas c 16 copos shot elj0209.Eles vão adorar os dealers ao vivo, salas de bate-papo, recursos de lobby e estúdios personalizados se unindo para formar uma experiência totalmente imersiva. Todos os jogos do site Vivo Gaming foram desenvolvidos e otimizados para se adequarem perfeitamente aos dispositivos móveis.
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