Liz Cheney, ex-representante republicana de Wyoming, apoia Kamala Harris para presidente

A ex-representante republicana Liz Cheney endorsou ♣️ Kamala Harris para presidente dos EUA um evento na Duke university Carolina do Norte. Essa declaração a coloca ♣️ na lista crescente de republicanos que disseram publicamente que não apoiarão Donald Trump nas eleições de novembro.

♣️ "Não acredito que tenhamos o luxo de escrever nomes de candidatos, especialmente estados decisivos", disse Cheney, filha ♣️ do ex-vice-presidente republicano Dick Cheney. "Como conservadora, alguém que acredita e se importa com a constituição, pensei profundamente sobre isso ♣️ e o perigo atual que Donald Trump representa, não estou votando Donald Trump, estou votando Kamala Harris." ♣️

A anúncio de Cheney, que foi recebido com aplausos da platéia, a coloca na lista crescente ♣️ de republicanos de longa data que votarão contra Trump. Em março, o ex-vice-presidente Mike Pence disse à Fox News que ♣️ não endossaria seu ex-companheiro de chapa novembro, citando as ações de Trump 6 de janeiro e reviramentos de ♣️ curso questões como forçar a China a vender TikTok.

Outros republicanos notáveis que votarão contra o candidato do ♣️ partido

Outros republicanos proeminentes que votarão contra o candidato do partido incluem Adam Kinzinger, ex-representante republicano de ♣️ Illinois; Olivia Troye, que trabalhou na administração Trump como assessora de segurança nacional do vice-presidente Pence; e Stephanie Grisham, uma ♣️ das ex-secretárias de imprensa de Trump, todos os quais falaram no recente convento nacional democrata Chicago. Essas aparições se ♣️ seguem aos anos de republicanos do estabelecimento Mitt Romney e Paul Ryan, conhecidos como "Never Trumpers", condenando Trump e os ♣️ riscos que vêem ele representando para a saúde da nação.

Na terça-feira, um dia antes ♣️ do anúncio de Cheney, Jimmy McCain, filho do ex-senador republicano John McCain, disse que também votaria no bilhete democrata devido ♣️ ao que ele vê como animosidade e desrespeito de Trump relação às forças armadas.

♣️ Cheney tem sido uma crítica de Trump há muito tempo. Em 2024, ela foi uma dos dez republicanos a votar ♣️ para impeachment de Trump após o motim de 6 de janeiro. Semanas depois, Cheney foi votada fora de seu cargo ♣️ de liderança entre os republicanos da Câmara. Durante uma votação fechada antes de sua demissão, Cheney foi relatadamente vaiada após ♣️ expressar críticas a Trump.

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 em aprendizagem automática

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

Referências

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