Algunos oponentes rusos acercan posiciones con el campo de Trump en relación a Ucrania
Mientras muchos en Europa se preocupan 2️⃣ por la posibilidad de una segunda presidencia de Donald J. Trump y sus posibles implicaciones para el apoyo de Estados 2️⃣ Unidos a Ucrania, algunos de los opositores más fervientes de Rusia están adoptando una estrategia diferente: entablar lazos con el 2️⃣ campo de Trump.
El partido gobernante de Lituania, un firme defensor de Ucrania, organizó en el último mes reuniones entre 2️⃣ ucranianos, políticos bálticos que abogan por aumentar el gasto militar para contrarrestar a Rusia y un grupo de exfuncionarios del 2️⃣ gobierno de Trump. También asistieron miembros de grupos pro-Trump como el Heritage Foundation, un grupo de expertos conservador escéptico sobre 2️⃣ la ayuda a Ucrania.
El señor Merezhko, presidente del Comité de Asuntos Exteriores de la Rada Suprema y aliado del 2️⃣ presidente ucraniano Volodymyr Zelensky, dijo que el acercamiento al campo de Trump simplemente reconoce la vulnerabilidad existencial de Ucrania a 2️⃣ las arenas movedizas de la política estadounidense.
"Cuando luchamos por nuestra supervivencia, no podemos permitirnos ofender a Biden o a 2️⃣ Trump", dijo el señor Merezhko. "Si apostamos mal, corremos el riesgo de perder nuestro país".
¿Qué significaría una segunda administración Trump 2️⃣ para Ucrania y la OTAN?
Según el señor Merezhko y otros participantes, las discusiones en las reuniones también abordaron lo 2️⃣ que podría significar una segunda administración Trump para Ucrania y el futuro de la OTAN.
Un partidario de Trump quería 2️⃣ saber por qué los contribuyentes estadounidenses deberían pagar la guerra de Ucrania, dijeron. Los partidarios de la asistencia instaron a 2️⃣ Ucrania y a sus partidarios bálticos a presentar su petición de ayuda contra Rusia en términos económicos que apelaran al 2️⃣ enfoque transaccional de la política exterior del Sr. Trump.
"Ayudar a Ucrania genera empleos en Estados Unidos", dijo el señor 2️⃣ Merezhko que les dijo a los expertos de la Heritage Foundation y el America First Policy Institute, dos think tanks 2️⃣ con sede en Washington aliados con Trump.
Intereses estadounidenses en el conflicto de Ucrania
Un informe del Center for Strategic and 2️⃣ International Studies en Washington estima que alrededor del 60 % de los R$113 mil millones que el Congreso ha aprobado 2️⃣ para ayudar a Ucrania se gastarían en Estados Unidos en armas estadounidenses y personal militar de Estados Unidos.
Zygimantas Pavilionis, 2️⃣ un legislador lituano que organizó la reunión, dijo que en lugar de confrontar al Sr. Trump y su base, Ucrania 2️⃣ y sus seguidores deberían acercarse a ellos y explicar que "existe un interés estadounidense muy grande en la lucha" contra 2️⃣ Rusia.
Desde que el Sr. Trump ganó las asambleas [...]
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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 bet apostas presidente 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 bet apostas presidente 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 bet apostas presidente diferentes limiares. Ajuda avaliar bet apostas presidente capacidade para distinguir entre instâncias positivas e negativas
- Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em bet apostas presidente 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 bet apostas presidente relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...
Referências
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