Conceitue:
Acurácia
Acurácia
Passo 1
A questão pede para conceituar a acurácia de um modelo de classificação. O conteúdo aqui é métricas de desempenho baseadas na matriz de confusão, e vamos precisar entender o que são verdadeiros positivos, verdadeiros negativos, falsos positivos e falsos negativos.
Passo 2
A matriz de confusão organiza as previsões do modelo em quatro categorias:
• Verdadeiros Positivos (TP): casos positivos corretamente classificados.
• Verdadeiros Negativos (TN): casos negativos corretamente classificados.
• Falsos Positivos (FP): casos negativos classificados como positivos.
• Falsos Negativos (FN): casos positivos classificados como negativos.
Essa estrutura nos ajuda a quantificar acertos e erros do classificador.
• Verdadeiros Positivos (TP): casos positivos corretamente classificados.
• Verdadeiros Negativos (TN): casos negativos corretamente classificados.
• Falsos Positivos (FP): casos negativos classificados como positivos.
• Falsos Negativos (FN): casos positivos classificados como negativos.
Essa estrutura nos ajuda a quantificar acertos e erros do classificador.
Passo 3
A acurácia é a proporção de previsões corretas (TP e TN) em relação ao total de exemplos avaliados. Para ver isso na prática, usamos a fórmula:
Resposta
A acurácia é a proporção de classificações corretas de um modelo e é dada por:
Onde:
TP = verdadeiros positivos, TN = verdadeiros negativos, FP = falsos positivos, FN = falsos negativos.
TP = verdadeiros positivos, TN = verdadeiros negativos, FP = falsos positivos, FN = falsos negativos.