Marcos e um analista junior recém-contratado para um equipe de tecnologia e esta e uma reunião com a Jessica, analisa sênior da equipe. Jessica esta passando boas praticas de desenvolvimento de software para Marcos e, mais precisamente, quais são as formas esperadas de desenvolvimento de software e o que ele não deve fazer.

A paritr das informações apresentadas, e correto afirmar que

a) a matriz de confusão de uma métrica poderosa para avaliar o poder de generalização de algoritimo preditivos. quanto mais próximo do zero melhor

b) erro médio absoluto (mae) e uma métrica que pode ser utilizada para representar o erro de forma amigável para qualquer pessoa. como um valor absoluto, ele representa o máximo de erro esperado para cada predição

c) marcos deve avaliar os resultados a partir de uma base de testes, já que o algoritimo nunca teve acesso a esta base para o treinamento. logo as métricas dessa base podem dar informações mas precisas quanto a sua perfomace para novos casos

d) ainda que o treinamento de algoritmos de regressão e classificação possam ser diferentes, ambos compartilham das mesmas métricas de acurácia

e) termo acurácia implica na qualidade de um algoritmo. logo e preferível que ultilizemos métricas de acurácia ao invés de métricas de erro para avaliar a qualidade de um algoritmo