FGVTCE RR2025TI - Ciência de Dados e Inteligência ArtificialAlgoritmos de Machine Learning (Classificação, Regressão e Clusterização)
Enunciado
O Auditor Ricardo treinou e avaliou um modelo de classificação binária, obtendo para a avaliação uma matriz de confusão, tal que a matriz apresentava 90 verdadeiros positivos, 93 verdadeiros negativos, 60 falsos positivos e 10 falsos negativos.
Com base nesses valores, o modelo apresenta
Alternativas
- A
uma precisão de 0,9.
- B
uma precisão de 0,6.
- C
um recall (revocação) de 0,6.
- D
um F1-score de 0,6.
- E
um F1-score de 0,9.
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