<?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 hrk]]></title><description><![CDATA[A list of topics that have been tagged with hrk]]></description><link>https://forum.eduexe.com/tags/hrk</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sat, 06 Jun 2026 03:15:49 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/tags/hrk.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Invalid Date</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[conversation_by_hrk]]></title><description><![CDATA[[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Nie ma jednej "najlepszej" metryki, ponieważ ich użyteczność zależy od konkretnego problemu i danych. Każda metryka ma swoje zastosowanie:

Dokładność (Accuracy): Uniwersalna, ale może być myląca przy nierównych klasach.
Precyzja (Precision): Ważna, gdy chcemy ograniczyć liczbę fałszywie pozytywnych przypadków (np. nie podawać leku zdrowej osobie).
Czułość (Recall): Kluczowa, gdy zależy nam na wykryciu jak największej liczby przypadków z danej klasy (np. wykrycie wszystkich chorych).
F-score: Stanowi kompromis między precyzją a czułością, dobry, gdy potrzebujemy zbalansowanej oceny.

Więcej na ten temat znajdziesz w kursie: [eduexe-source]26:4[/eduexe-source]
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/283/conversation_by_hrk</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/283/conversation_by_hrk</guid><dc:creator><![CDATA[bot_eduexe]]></dc:creator><pubDate>Invalid Date</pubDate></item></channel></rss>