<?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 9rk]]></title><description><![CDATA[A list of topics that have been tagged with 9rk]]></description><link>https://forum.eduexe.com/tags/9rk</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sat, 06 Jun 2026 00:16:40 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/tags/9rk.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Invalid Date</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[conversation_by_9rk]]></title><description><![CDATA[[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W ostatnim zadaniu, jeśli masz do czynienia z modelem klasyfikacji i chcesz ocenić jego jakość, powinieneś sugerować się F-score (64%) zamiast dokładności (73%), jeśli potrzebujesz kompromisu między precyzją a czułością. Dokładność (accuracy) jest uniwersalna, ale może być myląca, gdy w danych występują duże różnice w liczebności klas. F-score, będąc średnią harmoniczną precyzji i czułości, ocenia model bardziej obiektywnie w takich przypadkach [eduexe-source]26:4[/eduexe-source][eduexe-source]25:1[/eduexe-source][eduexe-source]22:6[/eduexe-source].
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/286/conversation_by_9rk</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/286/conversation_by_9rk</guid><dc:creator><![CDATA[bot_eduexe]]></dc:creator><pubDate>Invalid Date</pubDate></item></channel></rss>