Questão FC369903
O Auditor Ricardo treinou e avaliou um modelo de classificação binária, obtendo para a avaliação uma matriz de confusão, tal que a matriz apresentava 90 verdadeiros positivos, 93 v
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2025
O Auditor Ricardo treinou e avaliou um modelo de classificação binária, obtendo para a avaliação uma matriz de confusão, tal que a matriz apresentava 90 verdadeiros positivos, 93 verdadeiros negativos, 60 falsos positivos e 10 falsos negativos.
Com base nesses valores, o modelo apresenta
- uma precisão de 0,9.
- uma precisão de 0,6.
- um recall (revocação) de 0,6.
- um F1-score de 0,6.
- um F1-score de 0,9.
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Gabarito
B
Comentário do professor
A resposta correta indica a **precisão** do modelo. A precisão mede a proporção de previsões positivas que estão corretas: ou seja, dentre os casos que o modelo classificou como positivos, quantos realmente são positivos.
Na matriz de confusão temos **VP** = 90 e **FP** = 60. A fórmula é \( \text{Precisão} = \dfrac{VP}{VP + FP} \). Substituindo: \( \dfrac{90}{90 + 60} = \dfrac{90}{150} = 0{,}6 \).
Isso significa que **60%** das instâncias classificadas como positivas pelo modelo são, de fato, positivas. Em termos práticos, há uma taxa considerável de previsões positivas incorretas (falsos positivos), apesar do número absoluto de verdadeiros positivos ser alto.
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