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Ao construir um classificador usando machine learning, um...
Ao construir um classificador usando machine learning, um desenvolvedor deve se perguntar o quão bom é seu modelo para predição. Assim, ao treinar um modelo de aprendizagem, algumas métricas podem ser utilizadas para avaliação. Considerando a legenda abaixo, pode-se afirmar que a Especificidade e a Precisão, são calculadas pelas seguintes fórmulas, respectivamente:
VP: verdadeiros positivos; FN: falsos negativos; FP: falsos positivos; VN: verdadeiros negativos; P: precisão; S: sensibilidade; N: total de elementos.
A
VP / (VP+FN); 2 x (PxS) / (P+S).
B
2 x (PxS) / (P+S) ; (VP+VN) / N.
C
VN / (FP+VN) ; VP / (VP+FP).
D
VP / (VP+FN); VP / (VP+FP).
E
VN / (FP+VN) ; 2 x (PxS) / (P+S).