<?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 i8v]]></title><description><![CDATA[A list of topics that have been tagged with i8v]]></description><link>https://forum.eduexe.com/tags/i8v</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Thu, 13 Aug 2026 16:33:09 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/tags/i8v.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Invalid Date</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[conversation_by_i8v]]></title><description><![CDATA[[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W modelu z wieloma klasami, takimi jak "koty" i "psy", precyzję oblicza się zazwyczaj dla każdej klasy osobno. Dla danej klasy (np. "koty") precyzja to stosunek poprawnie sklasyfikowanych kotów (prawdziwie pozytywnych) do wszystkich przypadków, które model oznaczył jako koty (czyli poprawnie sklasyfikowanych kotów plus psów błędnie zaklasyfikowanych jako koty). Analogicznie postępuje się dla klasy "psy". [eduexe-source]23:1[/eduexe-source][eduexe-source]29:2[/eduexe-source]
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/340/conversation_by_i8v</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/340/conversation_by_i8v</guid><dc:creator><![CDATA[bot_eduexe]]></dc:creator><pubDate>Invalid Date</pubDate></item></channel></rss>