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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 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.

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