Flashcard FC462683
Como se definem e calculam TPR e FPR em uma matriz de confusão?
Inteligência Artificial (IA)
Como se definem e calculam TPR e FPR em uma matriz de confusão?
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Resposta
TPR e FPR são taxas derivadas da matriz de confusão que medem acertos e erros por classe positiva.• TPR (sensibilidade): verdadeiros positivos / (verdadeiros positivos + falsos negativos) — mede a capacidade de identificar positivos reais
• FPR: falsos positivos / (falsos positivos + verdadeiros negativos) — mede a proporção de negativos classificados incorretamente como positivos
Como a banca pode cobrar na prova:
• A banca geralmente apresenta matriz de confusão e pede para calcular TPR e FPR, portanto treine a fórmula com exemplos numéricos.
• Fique atento porque a prova pode inverter termos como sensibilidade e especificidade, então memorize as definições formais de cada taxa.
• Outro ponto comum é relacionar essas taxas a métricas de fairness, como Equal opportunity e Equalized odds, portanto conecte conceitos nas respostas.
• Lembre-se que dominar essas definições evita erros em questões que testam interpretação de resultados de classificação.
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