Questão FC890565
Um tribunal deseja prever o tempo de tramitação (em dias) de processos de uma determinada classe, desde a distribuição até a sentença em 1ª instância. Um cientista de dados ajustou
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2026
Um tribunal deseja prever o tempo de tramitação (em dias) de processos de uma determinada classe, desde a distribuição até a sentença em 1ª instância. Um cientista de dados ajustou um modelo de regressão usando variáveis como tipo de ação, vara, quantidade de partes e histórico de movimentações, e avaliou o modelo no conjunto de teste.
Como métrica principal, ele calculou a soma das diferenças absolutas dividida pelo número de observações, ou:
\(Erro = \dfrac 1 n \sum^n_{i = 1}|y_i - \hat y_l|\)
obtendo Erro = 18, que foi interpretado como: “em média, o modelo erra em 18 dias o tempo de tramitação dos processos”. A métrica utilizada pelo cientista de dados é:
- Erro Médio Absoluto (MAE);
- Erro Quadrático Médio (MSE);
- Coeficiente de Determinação (R²);
- Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE);
- Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE).
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Gabarito
A
Comentário do professor
Erro Médio Absoluto (MAE) mede a magnitude média dos erros de previsão sem considerar seu sinal. Sua fórmula é \(Erro = \dfrac{1}{n}\sum_{i=1}^n |y_i - \hat y_i|\), onde \(y_i\) é o valor real e \(\hat y_i\) é o valor previsto.
O uso do valor absoluto impede que erros positivos e negativos se anulem, garantindo que cada desvio contribua para a média. A unidade do MAE é a mesma da variável prevista, neste caso dias.
Interpretando o resultado: MAE = 18 significa que, em média, as previsões do modelo ficam a 18 dias do tempo real de tramitação. Esse indicador é direto e facilmente comunicável a gestores.
O MAE também é menos sensível a grandes discrepâncias do que medidas que elevam o erro ao quadrado, o que o torna apropriado quando se busca uma medida robusta e de fácil interpretação.
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