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Houve muitos choques no sorteio de single das mulheres do BR Open, mas a final será disputada por dois jogadores 🏵 roleta fire ótima forma.
Jessica Pegula vai jogarroleta fireprimeira grande final no sábado contra a bicampeã do Grand Slam Aryna Sabalenka. 🏵 Esta partida marca o segundo ano consecutivo que um americano enfrentará roleta fire Sabalenko pelo título – Coco Gauff derrotou os 🏵 Belarusians por três set de 2024 para ganhar seu primeiro grand sham (grande sucesso).
Os dois jogadores se enfrentarão no mundialmente 🏵 famoso Arthur Ashe Stadium, com a final programada para começar às 16h ET de sábado.
O jogo será transmitido na ESPN 🏵 e transmitidos pela rede de TV.
O balanço da quadra dura norte-americana viu Pegula jogar alguns dos melhores tênis deroleta fire🏵 carreira. Ela manteve seu título no Canadian Open roleta fire agosto para reivindicar o terceiro troféu WTA 1000 antes que chegasse 🏵 à final do Cincinnati Aberto na semana seguinte, onde foi derrotada por Sabalenka ”.
A jovem de 30 anos apareceu sem 🏵 se deixar intimidar pela derrota e esteve a correr uma vida inteira para chegar à final. Ela entrou no BR 🏵 Open com um recorde 0-6 nas quartas-de -final do Grand Slam, enfrentando o sinistro desafio da vitória contra Iga wi?tek 🏵 na primeira posição mundial que já foi cinco vezes campeão principal roleta fire fim ao quebrar esse pato!
Pegula surpreendeu a estrela 🏵 polonesa roleta fire sets reto para abrir novos caminhos e chegar às semifinais, onde ela assumiu Karolína Muchová. Deixando cair seu 🏵 primeiro conjunto do torneio antes de se recuperarem até ganhar 1-6; 6-4:6-2 O nativo da Buffalo agora tem chance que 🏵 conquistar o título principal na frente dos torcedores domésticos!
"É um sonho de infância", disse a sexta semente. “Era o que 🏵 eu queria quando criança, é muito trabalho e muita dedicação para colocar roleta fire cena... Não dá nem pra imaginar quanto 🏵 vai entrar nele... Estou feliz por estar na final mas obviamente venho aqui querendo ganhar esse título!
“Se você tivesse me 🏵 dito no início do ano que eu estaria nas finais da BR Open, teria rido tanto porque era onde minha 🏵 cabeça estava e não pensava estar aqui.
"Então, ser capaz de superar todos esses desafios e dizer que tenho uma chance 🏵 no título sábado é o jogo para os jogadores. Muito menos poder fazer isso aqui roleta fire meu país natal na 🏵 minha casa slam."
Sabalenka lidera a cabeça-a -cabeça entre os dois 5-2. Antes de Cincinnati, o par último confrontou na primeira 🏵 rodada das finais WTA 2024 sm com as americanas saindo no topo
"Ela é uma grande jogadora de quadra dura, se 🏵 não for um dos melhores do mundo", disse Pegula sobre seu oponente. Mas eu acho que também sou muito boa 🏵 hard player da corte." Cincinnati serviu inacreditável e senti como ainda tinha chances nesse jogo". Então espero bem ela Não 🏵 serve aquele bom sábado... Talvez menos seria legal"
Sabalenka estabeleceu-se como um jogador de elite roleta fire quadras duras ao longo dos 🏵 anos. Seus dois principais títulos vieram no Aberto da Austrália, entre 2024 e2024; cinco deles foram lançados na superfície do 🏵 WTA 1000 ndice 1o lugar
Ela possui o ranking e vantagem frente-a cabeça sobre Pegula, mas a torcida partidária de Nova 🏵 York será um fator importante que os bielorrussos terão para superar no sábado. Depois da derrota roleta fire outra favorita doméstica 🏵 nas semifinais na quinta feira (horário local), Sabalenka admitiu ter sido afetada pelo apoio à Gauff durante as finais do 🏵 ano passado pela equipe governista nesta época
"No ano passado, foi uma experiência muito difícil e lição bem dura", disse o 🏵 mundo número 2. “Hoje no jogo eu estava tipo: 'Não Aryna não vai acontecer de novo. Você tem que controlar 🏵 suas emoções... você precisa se concentrar roleta fire si mesmo'.
"Havia pessoas me apoiando. Eu estava tentando focar neles, eu estou pensando: 🏵 'Vamos lá! Há tantas outras te dando apoio'. Temroleta fireequipe na caixa de entrada e há a família dela 🏵 aqui dentro... Concentre-se roleta fire você mesmo para tentar - não lutar por isso."
Sabalenka também só deixou cair um set de 🏵 cabeça para a final – ela foi levada à distância por Ecaterina Alexandrova na terceira rodada - e derrotou o 🏵 campeão olímpico Zheng Qinwen nas quartas-definal. Ela agora tem uma chance roleta fire vingarroleta firederrota no último ano da última 🏵 semana contra Pegula, cujo jogo conhece bem!
"Tivemos muitas grandes batalhas no passado, jogos muito difíceis e apertados", disse Sabalenka."Ela jogou 🏵 tênis realmente incrível ”. Jogando recentemente roleta fire Cincinnati foi uma partida difícil mesmo que eu fechei a luta com dois 🏵 set de partidas mas ainda assim não era tão fácil como antes."
"Ela está jogando seu melhor tênis, eu diria e 🏵 parece que ela voltou à pista... Ela estará roleta fire forma incrível. Será outra grande batalha contra ele."
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Antes de mergulharmos na melhor matriz da confusão, vamos primeiro entender o que é uma matrix confusion. Uma Matrix Confusation (matriz) consiste em roleta fire um quadro onde se resume a performance do modelo machine learning comparando suas previsões com os verdadeiros rótulos reais e quatro entradas: true positive(TP), True Negativos/TN).
- Verdadeiros Positivos (TP): Número de instâncias positivas que são corretamente previstas como positiva.
- Verdadeiros Negativos (TN): O número de instâncias negativas que são corretamente previstas como negativa.
- Falsos Positivos (FP): Número de instâncias negativas que são mal classificadas como positivas.
- Falsos negativos (FN): O número de casos positivos que são mal classificados como negativo.
Melhor Matriz de Confusão para Avaliar Modelos Machine Learning
Agora que sabemos o quê é uma matriz de confusão, vamos discutir a melhor matrix para avaliar modelos machine learning. A mais comumente usada da confusion matrix são as seguintes quatro métricas:
- Precisão: TP / (TF + FFP)
- Recall: TP / (PT + FN)
- F1-score: 2 * (Precisão de Recall) //( Precision + Recording )
- Precisão: (TP + TN) /(TT+Tn +2 FP+1F NM )
Estas métricas fornecem uma avaliação abrangente do desempenho de um modelo machine learning. Precisão e recall são úteis para avaliar a capacidade da modelagem em roleta fire classificar instâncias positivas ou negativas corretamente, enquanto o escore F1 fornece medidas equilibradas das duas coisas: precisão é medida pela proporção geral entre as previsões corretas fora dos casos anteriores;
Outras Métricas Importantes
Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o desempenho do modelo, existem outras métricas importantes que devem ser consideradas ao avaliar seu comportamento:
- Curva de Característica Operacional do Receptor (ROC): Esta curva traça a Taxa Positiva Verdadeira contra o Falso Valor positivo em roleta fire diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta fire capacidade para distinguir entre instâncias positivas e negativas
- Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em roleta fire diferentes níveis da recordação. Ajuda avaliar capacidade do modelo para equilibrar entre os verdadeiros positivos e falsos negativos
- Função de perda: A escolha da função pode afetar significativamente o desempenho do modelo. Funções comuns para problemas na classificação incluem a Perda log, perdas dobradiças e divergência KL displaystyle kl_kr
Em conclusão, uma matriz de confusão é um instrumento crucial para avaliar o desempenho do modelo machine learning. A melhor matrix confusionada na avaliação dos modelos Machine-Learning inclui métricas como precisão e memória (record), pontuação F1 ou exatidão; além disso outras medidas tais com a curva ROC – curvas da chamada precisa - podem fornecer informações valiosas sobre seu comportamento em roleta fire relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...
Referências
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