Questão de Geometria Analítica
Com relação à avaliação de modelos em Ciência de Dados, qual das seguintes afirmacoes está CORRETA?
A
Acurácia – pode ser enganosa em conjuntos de dados desbalanceados, pois favorece a classe majoritária.
B
Precisão – útil, mas não considera a taxa de falsos negativos, que pode ser crucial em conjuntos desbalanceados.
C
Recall – importante, mas não leva em conta a taxa de falsos positivos.
D
F1-Score – combina precisão e recall em uma única métrica, equilibrando ambos em cenários desbalanceados.
E
ROC-AUC – embora útil, não é tão direcionado para o desequilíbrio de classes quanto o F1-Score, que fornece uma medida direta do balanço entre precisão e recall.
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