Acurácia, no contexto de avaliação de modelos, refere-se à proporção de previsões corretas em relação ao total de previsões feitas. Em outras palavras, é uma medida que indica quão bem o modelo está se saindo em prever corretamente as classes dos dados. Analisando as alternativas: a) A capacidade do modelo em distinguir entre diferentes classes - Isso se refere mais à precisão do modelo, não à acurácia. b) A proporção de previsões corretas feitas pelo modelo - Esta é a definição correta de acurácia. c) A quantidade de dados usados para o treinamento do modelo - Isso não está relacionado à acurácia. d) O tempo que o modelo leva para realizar as previsões - Isso se refere à eficiência do modelo, não à acurácia. e) A medida da complexidade do modelo - Isso se refere à complexidade, não à acurácia. Portanto, a alternativa correta é: b) A proporção de previsões corretas feitas pelo modelo.