Precisao
Categoria
Fundamentos de IA
Precisao (Precision) e a metrica que mede a proporcao de previsoes positivas que estao corretas. E crucial quando o custo de falsos positivos e alto, como em deteccao de spam ou diagnosticos medicos.
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O que e Precisao?
Precisao (Precision) e uma metrica de avaliacao de classificadores que mede quantas das previsoes positivas estao realmente corretas. Calcula-se como: Precisao = Verdadeiros Positivos / (Verdadeiros Positivos Falsos Positivos).
Quando Priorizar Precisao
- Deteccao de spam: evitar marcar emails legitimos como spam
- Sistemas de recomendacao: garantir que itens recomendados sejam relevantes
- Diagnostico medico: evitar alarmes falsos desnecessarios
Relacao com Recall
Existe um tradeoff natural entre precisao e recall. Aumentar o limiar de classificacao tende a aumentar a precisao (menos falsos positivos) mas reduzir o recall (mais falsos negativos). O F1-Score busca o equilibrio entre ambas.
Exemplo Pratico
Se um modelo preve 100 emails como spam e 90 realmente sao spam, a precisao e 90%. Na Trilion, a escolha entre priorizar precisao ou recall depende das necessidades especificas de cada projeto de IA.
