É um cenário bem mais peculiar. Por exemplo, as seguintes cotações são oferecidas para o jogo Borussia – Schalke: 1,65 – 4,44 – 5,55 (vitória do Borussia, empate e vitória do Schalke, respectivamente). Se apostarmos $ 100 no Borussia, o lucro potencial é $ 65 ($ 100 x $ 1,65 – $ 100 = $ 65). Príklad V prípade zápasu medzi súpermi s rovnakými šancami by mal byť objektívny koeficient 2,0 pre víťazstvo oboch súperov (šanca je 50/50). Pokiaľ budete hľadať v ponuke bookmakera takéto kurzy na zápasoch súperov s rovnakými alebo veľmi podobnými šancami, tak ich nenájdete. Pri zápasoch s rovnakou šancou na výhru jedného alebo druhého súpera, bude vždy kurz na výsledok nižší ako 2,0 kvôli marži, ktorú si pridáva bookmaker. Pre zrozumiteľnosť si pozrite nasledujúci príklad. Plánujete si staviť na víťaza tenisového zápasu Novak Djokovič vs.
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En este artículo hemos visto cuáles son las métricas más extendidas para evaluar el rendimiento de modelo supervisado en tareas de clasificación. Las medidas de precision, recall y F1 son mucho más representativas y funcionan tanto si las clases están balanceadas como si no: Recursos. Relacionado. 8 comentarios en «Precision, Recall, F1, Accuracy en clasificación» Jose Martinez Heras. gracias, se entiende muy bien Responder. Hola Muy didáctico el artículo. No me ha quedado claro cuando comentas de evitar el uso de accuracy, es siempre o solo cuando los datos estan desbalanceados? O se debería de usar el accuracy junto a las demas? Gracias Responder. Cuanto más desbalanceadas estén las clases, más problemático será el uso del accuracy. © Acute Boekje 2017-2023 • Een initiatief van al shabab fc de Nederlandse Internisten Vereniging. Sin embargo, en la práctica las clases nunca están balanceadas. Además, cuando comuniques cual es el accuracy de una solución, tienes el inconveniente añadido que tienes que especificar la distribución de las clases para que el que te escuche (o lea) pueda entender realmente lo bien que funciona.
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