A estimativa de acurácia é fundamental para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina. Ela mede a proporção de previsões corretas em relação ao total de amostras

A estimativa de acurácia é fundamental para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina. Ela mede a proporção de previsões corretas em relação ao total de amostras testadas. Métodos como validação cruzada ajudam a obter uma estimativa mais confiável, reduzindo o impacto de divisões específicas dos dados. Em problemas de regressão, assinale a alternativa que reconhece a principal diferença entre o Erro Quadrático Médio (MSE) e o Erro Absoluto Médio (MAD).