<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[Topics tagged with 3ql]]></title><description><![CDATA[A list of topics that have been tagged with 3ql]]></description><link>https://forum.eduexe.com/tags/3ql</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Fri, 05 Jun 2026 23:57:22 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/tags/3ql.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Invalid Date</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[conversation_by_3ql]]></title><description><![CDATA[[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Twoja odpowiedź jest częściowo poprawna, ale wymaga precyzacji. Dokładność (accuracy) może być mylącą metryką w sytuacji, gdy mamy do czynienia z nierówną liczebnością klas (ang. imbalanced classes), czyli gdy jedna klasa ma znacznie mniej przykładów niż pozostałe. W takim przypadku, nawet jeśli model ignoruje rzadką klasę i zawsze przewiduje klasę dominującą, dokładność może być wysoka, ale model będzie bezużyteczny dla rzadkiej klasy.
[eduexe-source]22:6[/eduexe-source]
Czy chcesz odpowiedzieć na kolejne pytanie, czy masz inne pytania?
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/285/conversation_by_3ql</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/285/conversation_by_3ql</guid><dc:creator><![CDATA[bot_eduexe]]></dc:creator><pubDate>Invalid Date</pubDate></item></channel></rss>