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Príncipe Harry se abre sobre el luto y el dolor en una conversación con el fundador de una organización benéfica 🎅 que apoya a los niños que han perdido a un padre que sirve en las fuerzas armadas británicas

El duque de 🎅 Sussex, cuya madre, la princesa Diana, falleció cuando él tenía 12 años, compartió sus pensamientos y experiencias sobre el luto 🎅 y el dolor en una conversación con Nikki Scott, fundadora de Scotty's Little Soldiers.

"Te convences a ti mismo de que 🎅 la persona que has perdido quiere que tú estés triste durante el mayor tiempo posible para demostrar cuánto se les 🎅 extraña", dijo el príncipe Harry.

"Pero luego hay un momento de realización de que no, deben querer que esté feliz", dijo 🎅 Harry a Nikki Scott en un video publicado por la organización benéfica el jueves.

La princesa Diana murió en un accidente 🎅 de coche en París el 31 de agosto de 1997. Tenía 36 años.

Harry subrayó la importancia de hablar sobre las 🎅 emociones durante el proceso de duelo.

"Eso es lo más difícil, especialmente para los niños, creo, que es 'no quiero hablar 🎅 de ello porque me pondrá triste, pero una vez que hable de ello y esté celebrando su vida, las cosas 🎅 se facilitan'", dijo.

El príncipe Harry es embajador global de Scotty's Little Soldiers y mantuvo una conversación con Scott antes del 🎅 Día de las Fuerzas Armadas el 29 de junio.

Scott le contó al duque sobre el momento en que tuvo que 🎅 decirle a su hijo, Kai, que su padre, el cabo Lee Scott, había sido asesinado mientras servía en Afganistán.

"Fue lo 🎅 peor... ¿Cómo le dices a un niño de 5 años esto?", recordó Scott, describiendo cómo se sintió como si hubiera 🎅 "hecho añicos su mundo" en ese día de julio de 2009.

Scott fundó la organización benéfica en 2010 para ayudar a 🎅 otros niños que han perdido a un padre o madre que servía en las fuerzas militares.

CADA AÑO, 2.100 NIÑOS PIERDEN 🎅 A UN PADRE QUE PRESTÓ SERVICIO EN EL EJÉRCITO DEL REINO UNIDO

Actualmente, la organización benéfica apoya a más de 680 🎅 miembros y tiene como objetivo apoyar a más de 1.000 personas cada año para 2030.

El príncipe Harry elogió a Scott 🎅 por su "impresionante" trabajo en la creación de la organización benéfica.

"Es verdaderamente inspirador. Realmente estoy honrado y privilegiado de ser 🎅 parte de Scotty's ahora y realmente tengo ganas de que hagamos todo lo posible para atraer a más personas, más 🎅 interés, recaudar más fondos y poder difundir el mensaje para que más niños reciban el apoyo que tanto necesitan", agregó 🎅 en un comunicado de prensa.

Un video de su conversación completa se puede ver en el sitio web de la organización 🎅 benéfica.

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Algoritmo de papel mais confiável é um ponto importante na área da ciência dos dados e machine learning. A escola do melhor desempenho pode ter impacto significativo no processo inicial, eficiência nos modelos como ganhar na roleta kto como ganhar na roleta kto aprendizagem automática

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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 como ganhar na roleta kto como ganhar na roleta kto 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 como ganhar na roleta kto como ganhar na roleta kto 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 como ganhar na roleta kto como ganhar na roleta kto diferentes limiares. Ajuda avaliar como ganhar na roleta kto capacidade para distinguir entre instâncias positivas e negativas
• Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo como ganhar na roleta kto como ganhar na roleta kto 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 como ganhar na roleta kto como ganhar na roleta kto relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...

Referências

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