Flashcard FC183376
O que a matriz de confusão representa na avaliação de modelos de classificação?
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2023
O que a matriz de confusão representa na avaliação de modelos de classificação?
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Resposta
A matriz de confusão representa a contagem de acertos e erros do modelo para cada classe, indicando a frequência de verdadeiros positivos, falsos positivos, verdadeiros negativos e falsos negativos.
• Verdadeiros positivos: casos positivos corretamente identificados pelo modelo.
• Falsos positivos: casos negativos incorretamente classificados como positivos pelo modelo.
• Verdadeiros negativos: casos negativos corretamente identificados pelo modelo.
• Falsos negativos: casos positivos incorretamente classificados como negativos pelo modelo.
• Métricas: a partir dessas contagens calculam-se acurácia, precisão, recall e F1-score para quantificar a performance do modelo.
Veja como foi cobrado:
https://flashcardsconcursos.com.br/portal/flashcard/94743
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