As métricas de avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, que é um componente integrante de qualquer projeto de ciência de dad...

As métricas de avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, que é um componente integrante de qualquer projeto de ciência de dados, destinam-se a estimar a precisão da generalização de um modelo sobre os dados futuros (não vistos ou fora da amostra). Dentre as métricas mais conhecidas, estão a matriz de confusão, precisão, recall, pontuação, especificidade e a curva de características operacionais do receptor (ROC).

a) o erro do modelo é medido sobre os mesmos dados usados para treinar o modelo.
b) o conjunto de treinamento contém exatamente os mesmos dados do conjunto de testes.
c) o conjunto de treinamento contém o conjunto de testes.
d) o conjunto de testes contém o conjunto de treinamento.
e) os conjuntos de treinamento e de testes devem ser uma partição disjunta do conjunto de dados.