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O Auditor Ricardo treinou e avaliou um modelo de classificação binária, obtendo para a avaliação uma matriz de confusão, tal que a matriz apresentava 90 verdadeiros positivos, 93 verdadeiros negativos, 60 falsos positivos e 10 falsos negativos. Com base nesses valores, o modelo apresenta
uma precisão de 0,9.
uma precisão de 0,6.
um recall (revocação) de 0,6.
um F1-score de 0,6.
um F1-score de 0,9.