Precisao
Categoria
Fundamentos de IA
Precisao (Precision) é a métrica que mede a proporcao de previsões positivas que estao corretas. E crucial quando o custo de falsos positivos é alto, como em deteccao de spam ou diagnósticos medicos.
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O que é Precisao?
Precisao (Precision) é uma métrica de avaliação de classificadores que mede quantas das previsões 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 recomendação: garantir que itens recomendados sejam relevantes
- Diagnostico medico: evitar alarmes falsos desnecessários
Relacao com Recall
Existe um tradeoff natural entre precisão é recall. Aumentar o limiar de classificação tende a aumentar a precisão (menos falsos positivos) mas reduzir o recall (mais falsos negativos). O F1-Score busca o equilíbrio entre ambas.
Exemplo Pratico
Se um modelo preve 100 emails como spam é 90 realmente sao spam, a precisão é 90%. Na Trilion, a escolha entre priorizar precisão ou recall depende das necessidades específicas de cada projeto de IA.
