Questão FC444813
Tendo em vista os recentes avanços da inteligência artificial na bioinformática, julgue o item a seguir. Na detecção e na classificação de elementos transponíveis por aprendizado d
Genética
CEBRASPE (CESPE) · 2025
Tendo em vista os recentes avanços da inteligência artificial na bioinformática, julgue o item a seguir.
Na detecção e na classificação de elementos transponíveis por aprendizado de máquina, o conjunto de dados pode ser altamente desequilibrado, o que torna inadequadas algumas métricas, como precisão e curvas ROC (receiver operating characteristic).
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Em detecção e classificação de elementos transponíveis, os conjuntos costumam ser altamente desequilibrados, com muito mais exemplos negativos do que positivos. Nesses cenários, algumas métricas tradicionais tornam-se enganosas.
A acurácia é problemática porque quantifica \( \text{Accuracy}=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} \). Se a classe negativa domina, um classificador que sempre prevê negativo alcança alta acurácia sem detectar reais positivos.
As curvas ROC (e a AUC-ROC) também podem ser otimistas, pois se apoiam em TPR e FPR; com muitos negativos, o FPR tende a ser pequeno mesmo quando poucos positivos são recuperados, mascarando baixa eficácia na classe minoritária.
Por isso, prefira métricas que foquem a classe positiva, como precisão, revocação (recall), F1 e a curva PR. Complementos úteis são balanced accuracy e MCC, além de técnicas de reamostragem e ajuste de limiar para lidar com o desequilíbrio.
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