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Questão FC94792

As métricas de avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, que é um componente integrante de qualquer projeto de ciência de dados, destinam-se a estimar a preci

Inteligência Artificial (IA)

CEBRASPE (CESPE) · 2022

As métricas de avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, que é um componente integrante de qualquer projeto de ciência de dados, destinam-se a estimar a precisão da generalização de um modelo sobre os dados futuros (não vistos ou fora da amostra). Dentre as métricas mais conhecidas, estão a matriz de confusão, precisão, recall, pontuação, especificidade e a curva de características operacionais do receptor (ROC).

Acerca das características específicas dessas métricas, julgue o próximo item.

As curvas ROC a seguir mostram a taxa de especificidade (verdadeiros positivos) versus a taxa de sensibilidade (falsos positivos) do modelo adotado; a linha tracejada é a linha de base da métrica de avaliação e define uma adivinhação aleatória.

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Gabarito

Errado

Comentário do professor

Comentário: A afirmação está errada porque a curva ROC (Receiver Operating Characteristic) plota a taxa de verdadeiros positivos (sensibilidade) em relação à taxa de falsos positivos, e não a taxa de especificidade. A taxa de especificidade refere-se à proporção de verdadeiros negativos em relação ao total de negativos, enquanto a curva ROC é uma ferramenta para avaliar a performance do modelo em diferentes limiares, focando na sensibilidade e na taxa de falsos positivos. Portanto, a descrição das curvas ROC na afirmação está incorreta.

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