Glossário de IA

Acuracia é a métrica mais simples de avaliação de classificadores, representando a proporcao total de previsões corretas. Pode ser enganosa em datasets desbalanceados.

Cross-Validation é uma técnica de avaliação de modelos que divide os dados em K partes, treinando é testando K vezes para obter uma estimativa robusta do desempenho. O mais comum é o K-Fold com K=5 ou K=10.

Matriz de Confusao é uma tabela que mostra o desempenho de um classificador, comparando previsões com valores reais. Exibe verdadeiros positivos, verdadeiros negativos, falsos positivos é falsos negativos.

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.

Recall (Sensibilidade) é a métrica que mede a proporcao de positivos reais que foram corretamente identificados pelo modelo. E crucial quando o custo de falsos negativos é alto, como em deteccao de doencas.

A Curva ROC (Receiver Operating Characteristic) é um gráfico que mostra o desempenho de um classificador binario em diferentes limiares de decisão, plotando a taxa de verdadeiros positivos contra falsos positivos.