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Nesta webaula, será apresentada uma alternativa para medir a performance de um modelo de classi�cação, esta
alternativa é a utilização da métrica matriz de confusão. 
Matriz de confusão
A matriz de confusão é uma ferramenta útil para analisarmos os erros do modelo. Por meio dela conseguimos
visualizar informações importantes. Para interpretar corretamente a matriz de confusão, é importante �xar os
seguintes conceitos:
Classe Positiva (ou classe 1)
É o evento que queremos prever. No conjunto de dados do Titanic, por exemplo, queremos prever se o
passageiro irá sobreviver, neste caso, a classe positiva (ou classe 1) indica que o passageiro sobreviveu.
Classe Negativa (ou classe 0)
Indica a ausência do evento que queremos prever. Ainda utilizando o conjunto de dados do Titanic como
exemplo, a classe negativa (ou classe 0) indica que o passageiro não sobreviveu.
Instância
Cada linha do conjunto de dados representa uma instância diferente. No conjunto de dados do Titanic, por
exemplo, cada instância representa um passageiro diferente.
Verdadeiro Negativo
São instâncias que pertencem à classe negativa (classe 0) e o modelo as classi�cou corretamente.
Falso Negativo
São instâncias que pertencem à classe positiva (classe 1) e o modelo as classi�cou incorretamente, prevendo
a classe negativa (classe 0) para essas instâncias.
Programação
Orientada a
Objetos para
Dados 
POO para avaliação do
modelo
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multimídia? Isso signi�ca que você pode interagir
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razão, �que atento: sempre que possível, opte pela
versão digital. Bons estudos!
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