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:

1. 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
2. Precisão: Destaca a proporção de identificações positivas que foram corretamente classificadas.
   • Fórmula: precisão = TP / (TP + FP)
3. Recall (Sensibilidade): Mostra a proporção de positivos reais que foram identificados corretamente.
   • Fórmula: recall = TP / (TP + FN)
4. 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.