Questão 1315095 de Tecnologia da Informação - FCC 2023

Questão

ID 1315095

Disciplina: Tecnologia da Informação

Assuntos: Métricas de Avaliação ML (Acurácia, Precisão, Recall, F1, AUC)

Ano: 2023 Banca: FCC - Fundação Carlos Chagas Órgão: Tribunal Regional do Trabalho da 18ª Região

Considere a matriz de confusão abaixo, que mostra o desempenho de um modelo de classificação, na qual TP = Verdadeiro positivo, TN = Verdadeiro negativo, FP = Falso positivo e FN = Falso negativo:

	Predição
Realidade	Sim	Não
Sim	600 (TP)	400 (FN)
Não	100 (FP)	900 (TN)

Para se fazer a avaliação do modelo, utilizam-se as métricas de classificação acurácia, especificidade e sensibilidade, assim definidas:

Acurácia = \(\frac{TP\ +\ TN}{TP\ +\ TN\ +\ FP\ +FN}\) ________ Especificidade = \(\frac{TN}{TN+FP}\) ________ Sensibilidade = \(\frac{TP}{TP+FN}\)

Com base na matriz de confusão e nas métricas indicadas, afirma-se que a

Alternativa A:
sensibilidade, também conhecida como F-measure, F-score ou score F1, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como negativos, é de 0,6%.
Alternativa B:
acurácia, que indica a assertividade de classificações positivas e negativas, independente da classe, é de 75%.
Alternativa C:
especificidade, também conhecida como recall ou revocação, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como positivos, é de 0,9%.
Alternativa D:
sensibilidade, que avalia a capacidade do modelo de detectar com sucesso resultados classificados como positivos, é de 90%.
Alternativa E:
acurácia, ou precision, que mostra a razão entre a quantidade de exemplos classificados corretamente como positivos e o total de exemplos classificados como positivos, dando maior ênfase para os erros FP, é de 0.75.

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Questão 1315095

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