Flashcard FC94495
O que é a matriz de confusão e qual sua importância na avaliação de modelos de aprendizado supervisionado?
Inteligência Artificial (IA)
O que é a matriz de confusão e qual sua importância na avaliação de modelos de aprendizado supervisionado?
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Resposta
A matriz de confusão é uma tabela que resume as classificações previstas pelo modelo em comparação com as classes reais e permite avaliar o desempenho de modelos de aprendizado supervisionado de classificação.
• Verdadeiro Positivo: casos reais positivos classificados corretamente como positivos pelo modelo.
• Falso Negativo: casos reais positivos classificados incorretamente como negativos pelo modelo.
• Falso Positivo: casos reais negativos classificados incorretamente como positivos pelo modelo.
• Verdadeiro Negativo: casos reais negativos classificados corretamente como negativos pelo modelo.
• Métricas: acurácia, precisão e recall são calculadas a partir desses valores para medir o desempenho do modelo.
Veja como foi cobrado:
https://flashcardsconcursos.com.br/portal/flashcard/94339
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