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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 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.
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