<?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 8rk]]></title><description><![CDATA[A list of topics that have been tagged with 8rk]]></description><link>https://forum.eduexe.com/tags/8rk</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sat, 06 Jun 2026 02:17:04 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/tags/8rk.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Invalid Date</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[conversation_by_8rk]]></title><description><![CDATA[[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Precyzja (Precision) pokazuje, jaki odsetek wszystkich przypadków, które model zaklasyfikował jako pozytywne, jest faktycznie poprawny. Jest to kluczowa metryka, gdy ważne jest minimalizowanie fałszywych pozytywów, czyli sytuacji, w których model błędnie zaklasyfikował przypadek negatywny jako pozytywny. Na przykład, jeśli diagnoza prowadzi do drogiego leczenia, chcemy mieć pewność, że tylko rzeczywiście chorzy otrzymają pozytywną diagnozę. [23:1], [26:4]
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/294/conversation_by_8rk</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/294/conversation_by_8rk</guid><dc:creator><![CDATA[bot_eduexe]]></dc:creator><pubDate>Invalid Date</pubDate></item></channel></rss>