Questão 2978704 de Tecnologia da Informação - FCC 2025

Questão

ID 2978704

Disciplina: Tecnologia da Informação

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

Ano: 2025 Banca: FCC - Fundação Carlos Chagas Órgão: Prefeitura Municipal de São Paulo

Uma equipe de ciência de dados de uma prefeitura está utilizando um modelo de classificação binária para prever a aprovação de projetos de mobilidade urbana. O desempenho do modelo é avaliado com base em algumas métricas. Considere o seguinte código em Python, que foi executado para calcular as métricas a partir dos rótulos verdadeiros e previstos.

Com os dados fornecidos, o código gerou os seguintes resultados: Precisão: 0,80, Recall: 0,80, Fi-Score: 0,80. Com base nessas métricas, o modelo

Alternativa A:
apresenta alta precisão, mas o recall é insuficiente, indicando que ele detecta a maioria dos casos positivos, mas também faz muitas classificações incorretas.
Alternativa B:
apresenta um bom equilíbrio entre precisão e recall, indicando que ele identifica bem os casos positivos e evita erros ao classificar dados negativos.
Alternativa C:
apresenta baixa precisão e recall, indicando que ele frequentemente erra tanto ao prever positivos quanto ao evitar falsos negativos.
Alternativa D:
ótimo para cenários em que precisão não é tão importante quanto recall, como em problemas de emergência pública, pois F1-score é alto.
Alternativa E:
tem precisão aceitável, mas o baixo F1-score sugere um desempenho desequilibrado, com recall bem superior à precisão.

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Questão 2978704

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