Considere a matriz de confusão abaixo, que mostra o desempenho de um modelo de classificação, na qual TP = Verdadeiro positivo, TN = Verdadeiro negativo, FP = Falso positivo e FN = Falso negativo:RealidadePrediçãoSimNãoSim600 (TP)400 (FN)Não100 (FP)900 (TN)Para se fazer a avaliação do modelo, utilizam-se as métricas de classificação acurácia, especificidade e sensibilidade, assim definidas: Acurácia = TP + TN/TP + TN + FP + FN Especificidade = TN/TN + FP Sensibilidade = TP/TP + FN Com base na matriz de confusão e nas métricas indicadas, afirma-se que a

Considere a matriz de confusão abaixo, que most...

457941204126734

Ano: 2023Banca: FCCOrganização: TRT-18Disciplina: EstatísticaTemas: Testes de Aderência e Tabelas de Contingência

Considere a matriz de confusão abaixo, que mostra o desempenho de um modelo de classificação, na qual TP = Verdadeiro positivo, TN = Verdadeiro negativo, FP = Falso positivo e FN = Falso negativo:

Realidade	Predição
Sim	Não
Sim	600 (TP)	400 (FN)
Não	100 (FP)	900 (TN)

Para se fazer a avaliação do modelo, utilizam-se as métricas de classificação acurácia, especificidade e sensibilidade, assim definidas:

\(Acurácia = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}\) \(Especificidade = \frac{TN}{TN + FP}\) \(Sensibilidade = \frac{TP}{TP + FN}\)

Com base na matriz de confusão e nas métricas indicadas, afirma-se que a

especificidade, também conhecida como recall ou revocação, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como positivos, é de 0,9%.

sensibilidade, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como positivos, é de 90%.

acurácia, ou precision, que mostra a razão entre a quantidade de exemplos classificados corretamente como positivos e o total de exemplos classificados como positivos, dando maior ênfase para os erros FP, é de 0.75.

sensibilidade, também conhecida como F-measure, F-score ou score F1, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como negativos, é de 0,6%.

acurácia, que indica a assertividade de classificações positivas e negativas, independente da classe, é de 75%.

Gabarito comentado

Comentários

Anotações

Enviar para caderno

Reportar erro