Uma matriz de confusão é uma tabela que indica os erros e acertos de seu modelo, comparando com o resultado esperado (ou etiquetas/labels). Ao ser ...

Uma matriz de confusão é uma tabela que indica os erros e acertos de seu modelo, comparando com o resultado esperado (ou etiquetas/labels). Ao ser feita a contagem de todos esses termos, obtendo-se a matriz de confusão, é possível calcular métricas de avaliação para a classificação. Cada métrica tem suas peculiaridades, que devem ser levadas em consideração na escolha da forma como o modelo de classificação será avaliado. Normalmente, para verificar a qualidade do modelo de predição, são utilizadas métricas calculadas a partir da matriz de confusão. Por que a acurácia, sozinha, pode não ser um bom indicador? A. Independentemente de qualquer métrica, a acurácia pode determinar a qualidade do modelo baseada somente nos acertos observados; B. A acurácia não deve ser utilizada sozinha, por não levar em consideração a quantidade de acertos do modelo de predição; C. A acurácia não deve ser utilizada sozinha, pois pode mascarar problemas como o desbalanceamento da classe desfecho; nesse caso, o modelo pode apresentar uma alta acurácia, mas acerta somente uma das