Para calcular a precisão (ou "precision") de um modelo de aprendizado de máquina, usamos a seguinte fórmula: \[ \text{Precisão} = \frac{\text{Verdadeiros Positivos}}{\text{Verdadeiros Positivos} + \text{Falsos Positivos}} \] Com os dados fornecidos: - Verdadeiros Positivos (VP) = 150 - Falsos Positivos (FP) = 30 Substituindo na fórmula: \[ \text{Precisão} = \frac{150}{150 + 30} = \frac{150}{180} \] Calculando: \[ \text{Precisão} = \frac{150}{180} = 0.8333 \] Convertendo para porcentagem, isso é aproximadamente 0.83 ou 83.33%. Analisando as alternativas: A) 0.75 - Não é a correta. B) 0.80 - Não é a correta. C) 0.85 - Esta é a mais próxima, mas não é exata. D) 0.90 - Não é a correta. A precisão calculada é aproximadamente 0.83, que não corresponde exatamente a nenhuma das opções, mas a mais próxima é a C) 0.85. Portanto, a resposta correta é C) 0.85.