Métricas de Desempenho em Aprendizado de Máquina: O Segredo da Precisão

Tabela de Conteúdos

1. 📚 Introdução
2. 🎯 Métricas de Desempenho
   1. 📈 Acurácia
   2. 📉 Taxa de Erro de Classificação
   3. ✅ Taxa de Verdadeiros Positivos
   4. ❌ Taxa de Falsos Positivos
   5. ✔️ Taxa de Verdadeiros Negativos
   6. 🏆 Precisão
   7. 🌍 Prevalência
3. 🖋️ Conclusão

Introdução

Neste artigo, discutiremos como encontrar diferentes métricas de desempenho, como acurácia, precisão, recall, etc., a partir de uma matriz de confusão. A matriz de confusão nos fornece informações sobre as classificações feitas pelo modelo de aprendizado de máquina. Compreender essas métricas é essencial para avaliar a eficiência do modelo em questão.

Métricas de Desempenho

Acurácia 📈

A acurácia é a medida geral da corretude do modelo, ou seja, a taxa de predições corretas em relação ao número total de predições. É calculada dividindo a soma dos verdadeiros positivos e verdadeiros negativos pelo número total de exemplos. Neste caso, a acurácia é de 93,33%.

Taxa de Erro de Classificação 📉

A taxa de erro de classificação nos informa com que frequência a classificação foi feita de forma incorreta. Ela é calculada dividindo o número total de falsos positivos e falsos negativos pelo número total de exemplos. Neste caso, a taxa de erro de classificação é de 6,67%.

Taxa de Verdadeiros Positivos ✅

A taxa de verdadeiros positivos mede a frequência com que um exemplo da classe positiva é corretamente predito como positivo. É calculada dividindo o número de verdadeiros positivos pelo número total de exemplos positivos. Neste caso, a taxa de verdadeiros positivos é de 95%.

Taxa de Falsos Positivos ❌

A taxa de falsos positivos indica com que frequência um exemplo da classe negativa é incorretamente predito como positivo. É calculada dividindo o número de falsos positivos pelo número total de exemplos negativos. Neste caso, a taxa de falsos positivos é de 10%.

Taxa de Verdadeiros Negativos ✔️

A taxa de verdadeiros negativos mede a frequência com que um exemplo da classe negativa é corretamente predito como negativo. É calculada dividindo o número de verdadeiros negativos pelo número total de exemplos negativos. Neste caso, a taxa de verdadeiros negativos é de 90%.

Precisão 🏆

A precisão indica a frequência com que uma predição positiva é correta. Ela é calculada dividindo o número de verdadeiros positivos pelo número total de predições positivas. Neste caso, a precisão é de 95%.

Prevalência 🌍

A prevalência mostra com que frequência a classe positiva aparece no conjunto de dados. É calculada dividindo o número total de exemplos positivos pelo número total de exemplos. Neste caso, a prevalência é de 66,67%.

Conclusão

Neste artigo, explicamos as diferentes métricas de desempenho utilizadas em modelos de aprendizado de máquina. Essas métricas nos ajudam a entender o quão bem um modelo está performando e podem ser úteis para ajustar e melhorar o modelo. Ao compreender e utilizar essas métricas adequadamente, podemos tomar decisões informadas sobre a eficiência do nosso modelo.

Highlights:

• Explicamos como calcular diferentes métricas de desempenho a partir de uma matriz de confusão
• A acurácia do modelo é de 93,33%
• A taxa de erro de classificação é de 6,67%
• A taxa de verdadeiros positivos é de 95%
• A taxa de falsos positivos é de 10%
• A taxa de verdadeiros negativos é de 90%
• A precisão do modelo é de 95%
• A prevalência é de 66,67%

FAQ:

• Q: Por que a acurácia é uma métrica importante?

  • R: A acurácia nos dá uma visão geral do quão bem o modelo está performando, pois mede a taxa de predições corretas em relação ao número total de predições.

• Q: O que é taxa de verdadeiros positivos?

  • R: A taxa de verdadeiros positivos mede a frequência com que um exemplo da classe positiva é corretamente predito como positivo, ou seja, indica a capacidade do modelo em identificar corretamente os exemplos positivos.

• Q: Como calcular a taxa de falsos positivos?

  • R: A taxa de falsos positivos é calculada dividindo o número de falsos positivos pelo número total de exemplos negativos. Ela nos indica com que frequência um exemplo da classe negativa é incorretamente predito como positivo.

• Q: O que é a prevalência?

  • R: A prevalência mostra a frequência com que a classe positiva ocorre no conjunto de dados. É calculada dividindo o número total de exemplos positivos pelo número total de exemplos e nos ajuda a entender a distribuição dos dados.