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Questão FC94339

A matriz de confusão constitui um recurso fundamental para a avaliação do desempenho de modelos de classificação no campo do aprendizado de máquina. Esse instrumento possibilita um

Inteligência Artificial (IA)

CEBRASPE (CESPE)

A matriz de confusão constitui um recurso fundamental para a avaliação do desempenho de modelos de classificação no campo do aprendizado de máquina. Esse instrumento possibilita uma visualização precisa do comportamento do modelo frente às diversas classes, facilitando a identificação de erros de classificação. Nessa matriz, as linhas correspondem às classes reais, e as colunas, às classes preditas por modelo de classificação binária.



Com base no texto e na matriz de confusão apresentados, julgue o item a seguir.

Inequivocamente, essa matriz de confusão refere-se a um modelo de aprendizagem de máquina supervisionada.
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Gabarito

Certo

Comentário do professor

Comentário: A matriz de confusão é uma ferramenta padrão para avaliar modelos de aprendizado supervisionado de classificação, pois mostra os acertos (verdadeiros positivos e negativos) e erros (falsos positivos e negativos). Ela é usada para calcular métricas como acurácia, precisão e recall, que medem o desempenho do modelo.


  • Aprendizado Supervisionado: É um tipo de aprendizado de máquina onde o modelo é treinado com dados rotulados (ou seja, já sabemos a resposta certa para cada dado). Exemplo: ensinar um modelo a identificar se um e-mail é spam ou não spam, usando e-mails já classificados.
  • Matriz de Confusão: É uma tabela que mostra como o modelo classificou os dados em relação à realidade. No caso da questão, a matriz é para classificação binária (positivo/negativo):
    • Real Positivo: Dados que realmente são positivos.
    • Real Negativo: Dados que realmente são negativos.
    • Predito Positivo/Negativo: O que o modelo previu.
    • Valores:
      • 60: Real positivo, predito positivo (acertou, Verdadeiro Positivo).
      • 40: Real positivo, predito negativo (errou, Falso Negativo).
      • 20: Real negativo, predito positivo (errou, Falso Positivo).
      • 80: Real negativo, predito negativo (acertou, Verdadeiro Negativo).


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