Glossário de IA

Acuracia e a metrica mais simples de avaliacao de classificadores, representando a proporcao total de previsoes corretas. Pode ser enganosa em datasets desbalanceados.

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

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

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.

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

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