La edición de documentos es un elemento de muchas ocupaciones y trabajos, por lo que las herramientas para ello deben ser accesibles y claras en su uso. Un editor en línea sofisticado puede ahorrarte muchos dolores de cabeza y ahorrar una cantidad sustancial de tiempo si necesitas Clasificar registro de fórmula.
DocHub es una gran demostración de un instrumento que puedes entender de inmediato con todas las funciones importantes a mano. Comienza a editar instantáneamente después de crear una cuenta. La interfaz amigable del editor te permitirá localizar y emplear cualquier función de inmediato. Siente la diferencia con el editor de DocHub tan pronto como lo abras para Clasificar registro de fórmula.
Siendo una parte importante de los flujos de trabajo, la edición de archivos debe permanecer simple. Usando DocHub, puedes encontrar rápidamente tu camino alrededor del editor y hacer los ajustes necesarios a tu documento sin perder un minuto.
Bienvenido a esta breve introducción a Precisión, Recall y F1. Es posible que hayas encontrado estos términos cuando leías sobre modelos de clasificación y aprendizaje automático, pero básicamente, son todas formas de medir la precisión de un modelo. Cuando construyes un modelo para predecir una cierta clase o categoría, necesitas una forma de medir cuán precisas son las predicciones. Esto es lo que hacen la precisión, el recall y F1. Miden la precisión de los modelos de clasificación. En nuestro video sobre la matriz de confusión, aprendimos sobre verdaderos positivos y negativos, y falsos positivos y negativos. Esto es cuántas veces un modelo predice correctamente o incorrectamente una clase. La precisión, el recall y F1 utilizan estos para medir a un modelo como cometiendo muchos errores, al predecir la clase, o si está haciendo un buen trabajo al ser preciso en sus predicciones. Pero la precisión, el recall y F1 miden cosas diferentes. así que desglosémoslo en cada una de sus partes y el papel que cada uno juega en la medición de la precisión de un modelo. Supongamos que tu
