Questão 769165 de Tecnologia da Informação - ComDN 2022

Questão

ID 769165

Disciplina: Tecnologia da Informação

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

Ano: 2022 Banca: ComDN - Ministério da Defesa - Marinha Órgão: Marinha do Brasil

Um modelo de classificação de salda binária (0 ou 1) foi projetado pelo Departamento de IA da Marinha do Brasil. Por abstração, saldas iguais a zero foram associadas ao caso negativo e saldas unitárias associadas ao caso positivo. Após o treino, o teste e a validação do modelo, obteve-se como resultado a matriz de confusão exposta na tabela abaixo. Esse sistema é em pregado por um banco comercial e seus diferentes departamentos para classificar individuas propensos a não arcar com suas dividas (ou seja, propensos ao problema denominado default). A resposta igual a 1, positivo, representa clientes cuja previsão é a de default, enquanto a resposta igual a 0, negativo, é a de clientes cuja previsão é a de não default. Assim, assinale a opção na qual a pergunta e a resposta feita pelo departamento descrito se encontra INCORRETA.

		Classificação prevista
		Positivo	Negativo
Classificação real	Positivo	800	20
Classificação real	Negativo	10	1600

Alternativa A:
O departamento de risco pretende focar nos individuas que irão ter problema de default. Assim, tal departamento faz a pergunta: "quando a classificação é de default, qual o grau de acerto da classificação?'. Nesse caso, calcula -se a sensibilidade do modelo, que será iguais a 40/ 41.
Alternativa B:
O departamento de ciência de dados poderá treinar o modelo buscando um máximo de acurácia que, neste caso, será igual a 240/243. A acurácia garante que não haja disparidade entre verdadeiros positivos e verdadeiros negativos, uma vez que ambos são considerados no numerador de seu cálculo: A= (VP + VN) / (VP + FN + VN + FN).
Alternativa C:
O departamento de ciência de dados poderá treinar o modelo buscando um máximo do F score que, neste caso, será igual a 1600/1630, sendo calculado pela média harmônica entre precisão e recall.
Alternativa D:
Um dos modelos mais simples para se gerar um classificador similar ao descrito acima é o de regressão logística.
Alternativa E:
O departamento de marketing pretende que o modelo classifique os individuas sem chance de default para prospectar ofertas ao grupo de individuas mais próximo do ideal. Para isso, eles avaliam o lndice calculado porVN / (VN + FP) = 160/161.

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