Glossário

Matriz de confusão

O que é Matriz de confusão?

Uma matriz de confusão é uma tabela que compara as previsões de um classificador com as classes reais. Para duas classes, mostra os verdadeiros positivos, os falsos positivos, os verdadeiros negativos e os falsos negativos. A partir dela, podem calcular-se métricas como a precisão, a revocação e a pontuação F1, e fica claro que erros ocorrem. Exemplo: um filtro de spam que assinala muitos e-mails legítimos como spam tem muitos falsos positivos, o que muitas vezes é mais dispendioso do que uma mensagem de spam não detetada.

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Termos relacionados

F-score (pontuação F1)

O F-score é uma métrica para avaliar modelos de classificação. A pontuação F1, a mais comum, é a média harmónica da precisão (quantos dos acertos previstos estão corretos) e da revocação (quantos dos acertos reais foram encontrados) e varia entre 0 e 1. É especialmente útil com dados desequilibrados: um filtro de spam que quase nunca assinala spam pode ter uma exatidão elevada, mas uma pontuação F1 baixa.

Métrica de avaliação
Classificação
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Recall em aprendizagem automática

O recall (também chamado sensibilidade ou taxa de verdadeiros positivos) mede a proporção dos casos realmente positivos que um modelo deteta: positivos corretamente identificados a dividir por todos os positivos reais. Se um filtro de fraude apanha 80 de 100 casos reais de fraude, o seu recall é 0,8. Um recall elevado é importante quando os casos não detetados são dispendiosos, como no diagnóstico médico. Como ignora os falsos alarmes, é geralmente considerado em conjunto com a precisão, por exemplo na pontuação F.

métrica
avaliação de modelos
+1

Classificador

Um classificador é um modelo ou método que atribui entradas a uma de várias categorias predefinidas. As variantes clássicas, como as árvores de decisão ou o naive Bayes, são treinadas com exemplos etiquetados; os modelos de linguagem também podem ordenar textos com base numa descrição das categorias. As utilizações típicas incluem a deteção de spam, a triagem de pedidos de clientes por tema e a categorização de recibos. A qualidade é medida com métricas como a exatidão, a precisão e a revocação.

Classificação
Aprendizagem automática
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Modelo

Curva ROC

A curva ROC (receiver operating characteristic) mostra a capacidade de um modelo de classificação para separar duas classes. Para cada limiar de decisão possível, representa a taxa de verdadeiros positivos (recall) em função da taxa de falsos positivos. Quanto mais a curva se aproxima do canto superior esquerdo, melhor; a diagonal corresponde a um palpite puro. A área sob a curva (AUC) resume-a num único número e ajuda, por exemplo, a comparar diferentes modelos de deteção de fraude.

métrica
avaliação de modelos
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