Para avaliar a performance de um modelo de classificação binária, é importante escolher uma métrica que reflita a capacidade do modelo em classificar corretamente as duas classes. Analisando as opções: a) Erro quadrático médio (MSE) - Essa métrica é mais utilizada em problemas de regressão, não em classificação binária. b) Acurácia - Essa é uma métrica comum para modelos de classificação, pois mede a proporção de previsões corretas em relação ao total de previsões. c) Distância euclidiana - Essa métrica é utilizada para medir a distância entre pontos em um espaço, mas não é uma métrica de avaliação de modelos de classificação. d) Variância - Essa métrica é mais relacionada à dispersão de dados e não é utilizada para avaliar a performance de modelos de classificação. Portanto, a alternativa correta é: b) Acurácia.