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Considere a matriz de confusão abaixo, obtida a partir da avaliação de um classificador binário, em que a classe Positiva é a classe de interesse:

Com base nesses dados, tem-se que
a sensibilidade da classe positiva é de 80% e a especificidade é inferior a 60%.
o erro de classificação do modelo é inferior a 25%.
o valor da métrica F1-score é superior a 0,75.
a precisão da classe positiva é de 80% e o recall é de aproximadamente 66,7%.
a acurácia do modelo é de 70% e a precisão da classe positiva é de aproximadamente 66,7%.