Para avaliar a performance de um classificador de imagens, é importante considerar várias métricas que fornecem uma visão abrangente do desempenho do modelo. Vamos analisar as opções: a) Acurácia, precisão, revocação e F1-score - Esta opção inclui todas as principais métricas que são comumente utilizadas para avaliar classificadores, oferecendo uma visão completa da performance. b) Apenas acurácia - A acurácia é uma métrica importante, mas não é suficiente sozinha, pois pode ser enganosa em conjuntos de dados desbalanceados. c) Apenas precisão e revocação - Embora precisão e revocação sejam métricas importantes, não considerar a acurácia e o F1-score limita a avaliação. d) Apenas F1-score - O F1-score é uma métrica útil, especialmente em casos de classes desbalanceadas, mas não é a única que deve ser considerada. Portanto, a opção correta que abrange as principais métricas utilizadas para avaliar a performance de um classificador de imagens é: a) Acurácia, precisão, revocação e F1-score.