Aprendizado de Máquina: Ainda sobre o texto da questão anterior, considerando acurácia, precisão, recall e F1 (com foco na classe reprovado, que é a rara e a mais importante para intervenção), qual alternativa descreve melhor o desempenho desse modelo?
Ainda sobre o texto da questão anterior, considerando acurácia, precisão, recall e F1 (com foco na classe reprovado, que é a rara e a mais importante para intervenção), qual alternativa descreve melhor o desempenho desse modelo?
A) A acurácia será baixa, pois o modelo falha no objetivo principal do projeto (detectar reprovados).
B) A acurácia será alta, mas o recall para reprovado será 0, e o F1 para reprovado também será 0.
C) A precisão para reprovado será alta, porque o modelo evita alarmes falsos e por isso quase sempre acerta quando “pensa” em reprovar.
D) O recall para reprovado será alto, pois como é uma classe rara, prever “aprovado” não prejudica a detecção de casos raros.
E) O modelo pode ser considerado bom, pois em cenários desbalanceados a acurácia é a métrica mais confiável e suficiente para decisão.
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