Qual das seguintes métricas não deve usada para avaliar a precisão de um modelo de classificação quando temos classes desbalanceadas?
MVP1

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Computers
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University
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Hard
J J
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10 questions
Show all answers
1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Acurácia
Precisão
Recall (Revocação)
F1-Score
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Considere um modelo de classificação binária treinado para prever se um e-mail é "spam" (positivo) ou "não spam" (negativo). Os resultados do modelo em um conjunto de teste com 100 amostras são mostrados abaixo. Qual a acurácia?
Verdadeiro Positivo (VP): 70
Falso Positivo (FP): 10
Verdadeiro Negativo (VN): 15
Falso Negativo (FN): 5
99
70
15
85
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Qual forma de validação a imagem representa?
holdout
leave-one-out
k-fold
Balanced Sampling Validation
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
É uma técnica para aumentar a quantidade de amostras da classe majoritária, replicando amostras da classe minoritária.
Undersampling
Underfitting
Oversampling
Overfitting
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
É uma técnica para nivelar a quantidade de amostras da classe minoritária, removendo amostras da classe majoritária.
Undersampling
Underfitting
Oversampling
Overfitting
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
O modelo está sofrendo de ____________, ajustando-se muito bem aos dados de treinamento, mas com baixa capacidade de generalização.
Undersampling
Underfitting
Oversampling
Overfitting
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
O modelo está com alta capacidade de generalização e ajustando-se muito bem aos dados de treinamento. Entretanto, para os dados desconhecidos, está com baixa capacidade de generalização
Undersampling
Underfitting
Oversampling
Overfitting
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