Guia de Métricas de Acurácia para Modelos de Aprendizado Supervisionado
A avaliação do desempenho dos modelos de aprendizado supervisionado é crucial, e as métricas de acurácia desempenham um papel fundamental nesse processo. Estas métricas, originadas da matriz de confusão, fornecem insights sobre a capacidade de um modelo de classificar dados corretamente.
Métricas essenciais de acurácia que você precisa conhecer:
- Acurácia: Refere-se à proporção total de previsões corretas feitas pelo modelo.
- Fórmula: acurácia = (TN + TP) / (TN + FP + FN + TP)
- TN: Verdadeiros Negativos
- TP: Verdadeiros Positivos
- FP: Falsos Positivos
- FN: Falsos Negativos
- Fórmula: acurácia = (TN + TP) / (TN + FP + FN + TP)
- Precisão: Destaca a proporção de identificações positivas que foram corretamente classificadas.
- Fórmula: precisão = TP / (TP + FP)
- Recall (Sensibilidade): Mostra a proporção de positivos reais que foram identificados corretamente.
- Fórmula: recall = TP / (TP + FN)
- F1-Score: Uma métrica combinada que leva em conta tanto a precisão quanto o recall para fornecer uma visão geral.
- Fórmula: F1-Score = 2 * precisão * recall / (precisão + recall)
Como escolher a métrica certa?
A seleção da métrica de acurácia ideal varia conforme o tipo de problema, o equilíbrio das classes e as metas específicas do projeto. A acurácia, por exemplo, é frequentemente utilizada em problemas de classificação binária com classes equilibradas. Contudo, em cenários multiclasse ou com classes desbalanceadas, a acurácia pode ser enganosa.
Para situações em que a minimização de falsos positivos é crucial, a precisão é a métrica-chave. Por outro lado, o recall torna-se vital quando a redução de falsos negativos é a prioridade. O F1-Score é uma excelente métrica quando é essencial ponderar ambos os fatores.
Ao otimizar seu modelo de aprendizado de máquina, é sempre recomendado considerar uma combinação dessas métricas para obter os melhores resultados.