Um Guia de Gráficos Para Excel e Power BI, uma ajuda na hora de escolher a visualização mais adequada em um relatório ou projeto.
Categoria: Ciência de Dados
Por Que a Métrica AUC é a Ideal Para Comparar Modelos de Machine Learning Diferentes?
A métrica AUC, que representa a Área sob a Curva ROC (Receiver Operating Characteristic), é amplamente utilizada para comparar modelos de Machine Learning para classificação, especialmente em contextos onde as classes estão desbalanceadas.
Dados Linearmente x Não Linearmente Separáveis
A questão da linearidade em dados, especialmente no contexto de algoritmos de classificação, refere-se à capacidade de separar classes de dados usando uma linha reta (em duas dimensões), um plano (em três dimensões) ou um hiperplano (em dimensões mais altas). Essa separação linear é fundamental para entender como diferentes algoritmos de aprendizado de máquina modelam e fazem previsões a partir dos dados.
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