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Considere as seguintes matrizes de confusão representando a avaliação de dois classificadores de sentimentos C1 e C2, respectivamente:
| | | | | --- | --- | --- | | C1 | | | | Previsto | Verdadeiro | | | Positivo | Negativo | | Positivo | 40 | 30 | | Negativo | 10 | 20 |
| | | | | --- | --- | --- | | C2 | | | | Previsto | Verdadeiro | | | Positivo | Negativo | | Positivo | 25 | 40 | | Negativo | 25 | 10 |
A partir das avaliações, qual classificador (C1 ou C2) você escolheria? Selecione a alternativa correta:
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Alternativa A - Como trata-se de um problema balanceado, escolhemos C1 simplesmente olhando para a acurácia.
A Matriz de Confusão permite visualizar o desempenho de um algoritmo de classificação. A partir dela, calculamos a acurácia, que é a proporção de acertos totais sobre o total de casos.
Primeiro, verificamos se o problema é balanceado (se o número de exemplos reais de cada classe é o mesmo):
Calculamos a Acurácia (A = (TP + TN) / Total):
Como ambos os datasets possuem 50 instâncias positivas e 50 negativas, o problema está perfeitamente balanceado. Em problemas balanceados, a acurácia é um excelente indicador de performance.
O classificador C1 apresenta uma acurácia significativamente maior (60%) em relação ao C2 (35%) em um cenário balanceado, sendo a escolha correta.
Alternativa A.