A matriz de confusão constitui um recurso fundamental para a avaliação do desempenho de modelos de classificação no campo do aprendizado de máquina. Esse instrumento possibilita uma visualização precisa do comportamento do modelo frente às diversas classes, facilitando a identificação de erros de classificação. Nessa matriz, as linhas correspondem às classes reais, e as colunas, às classes preditas por modelo de classificação binária. Com base no texto e na matriz de confusão apresentados, julgue os itens a seguir. A matriz de confusão constitui um recurso fundamental para a avaliação do desempenho de modelos de classificação no campo do aprendizado de máquina. Esse instrumento possibilita uma visualização precisa do comportamento do modelo frente às diversas classes, facilitando a identificação de erros de classificação. Nessa matriz, as linhas correspondem às classes reais, e as colunas, às classes preditas por modelo de classificação binária. Com base no texto e na matriz de confusão apresentados, julgue os itens a seguir. Para a matriz em questão, o F1-score, que é a média harmônica entre precisão e sensibilidade, atingiu 67,5%.

Para a matriz em questão, o F1-score, que é a média harmô...

Q3642297

Para a matriz em questão, o F1-score, que é a média harmônica entre precisão e sensibilidade, atingiu 67,5%.

Certo

Errado