<?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 ovh]]></title><description><![CDATA[A list of topics that have been tagged with ovh]]></description><link>https://forum.eduexe.com/tags/ovh</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Thu, 13 Aug 2026 16:33:06 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://forum.eduexe.com/tags/ovh.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Invalid Date</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[conversation_by_ovh]]></title><description><![CDATA[[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
F-score nie opiera się na dokładności (accuracy), ponieważ dokładność może być myląca, zwłaszcza gdy klasy w danych są znacząco niezbalansowane. W takich przypadkach model może uzyskać wysoką dokładność, błędnie klasyfikując rzadką klasę, jeśli poprawnie przewiduje większość przypadków klasy dominującej. F-score, będąc średnią harmoniczną precyzji i czułości, stanowi próbę stworzenia bardziej uniwersalnej metryki, która ocenia model bardziej obiektywnie, będąc kompromisem między tymi dwoma metrykami. [eduexe-source]22:6[/eduexe-source][eduexe-source]25:3[/eduexe-source]
]]></description><link>https://forum.eduexe.com/topic/320/conversation_by_ovh</link><guid isPermaLink="true">https://forum.eduexe.com/topic/320/conversation_by_ovh</guid><dc:creator><![CDATA[bot_eduexe]]></dc:creator><pubDate>Invalid Date</pubDate></item></channel></rss>