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Um modelo de classificação foi treinado para identificar transações bancárias fraudulen...
Um modelo de classificação foi treinado para identificar transações bancárias fraudulentas. Como as fraudes são eventos muito raros (1 em cada 10.000), o auditor nota que a métrica de Acurácia é enganosa, pois o modelo poderia simplesmente classificar tudo como não fraude, e ainda assim ter 99,99% de acerto.
A seguinte métrica seria a mais adequada para avaliar a performance do modelo, nesse cenário de dados altamente desbalanceados, focando na capacidade de detectar o máximo de fraudes reais:
A
acurácia global.
B
recall.
C
precision.
D
erro quadrático médio.
E
coeficiente de correlação r².