Marcos é um analista júnior recém-contratado para uma equipe de Tecnologia e está em uma reunião com Jéssica, analista sênior da equipe. Jéssica es...

Marcos é um analista júnior recém-contratado para uma equipe de Tecnologia e está em uma reunião com Jéssica, analista sênior da equipe. Jéssica está repassando boas práticas 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 partir das informações apresentadas, é correto afirmar que A A matriz de confusão é uma métrica poderosa para avaliar o poder de generalização de algoritmos preditivos. Quanto mais próximo do zero, melhor. B erro médio absoluto (MAE) é uma métrica que pode ser utilizada para representar o erro de forma amigável para qualquer pessoa. Como é 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 algoritmo nunca teve acesso a esta base para o treinamento. Logo, as métricas desta base podem dar informações mais precisas quanto à sua performance 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, é preferível que utilizemos métricas de acurácia ao invés de métricas de erro para avaliar a qualidade de um algoritmo.