Medir o peso de cada tipo de erro - Machine Learning | Zoonk
Medir o peso de cada tipo de erro
Compare erros que parecem iguais no modelo, mas têm custos diferentes no mundo real. Você vai raciocinar sobre falso positivo e falso negativo em exemplos como fraude, diagnóstico, crédito e recomendação irrelevante.