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Após treinar um modelo de Deep Learning para classificar documentos sigilosos versus do...
Após treinar um modelo de Deep Learning para classificar documentos sigilosos versus documentos públicos, o Engenheiro da Computação precisa avaliar o desempenho do modelo. O custo de classificar erroneamente um documento sigiloso como público (Falso Negativo) é muito maior do que o custo de classificar um documento público como sigiloso (Falso Positivo).
A métrica de classificação mais crítica a ser maximizada nesse cenário de alto custo de Falsos Negativos é a(o)
A
Accuracy.
B
Recall.
C
Especificidade.
D
F1-Score.
E
Precision.