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A avaliação do desempenho de modelos de aprendizado de...
A avaliação do desempenho de modelos de aprendizado de máquina é uma etapa crítica no desenvolvimento de soluções baseadas em Inteligência Artificial. Ela permite verificar a eficácia da predição, identificar pontos de melhoria e evitar a adoção de modelos com bom desempenho apenas aparente. O uso de métricas adequadas e ferramentas interpretativas auxilia na validação técnica e ética dos sistemas construídos. Diante do exposto, assinale a alternativa correta.
A
O F1-score é a média aritmética entre precisão e sensibilidade
B
A acurácia é sempre uma métrica confiável, mesmo em conjuntos de dados desbalanceados
C
O uso de matriz de confusão permite avaliar os verdadeiros positivos, falsos negativos e outras métricas derivadas
D
O erro quadrático médio é mais indicado que o ROC AUC para avaliar classificadores binários