Quando se trata de avaliar um modelo de classificação binária, especialmente em situações de desequilíbrio significativo entre as classes, é importante escolher uma métrica que leve em consideração tanto a precisão quanto a recuperação das classes. Vamos analisar as opções: a) Acurácia - Embora seja uma métrica comum, em casos de desequilíbrio, a acurácia pode ser enganosa, pois um modelo pode ter alta acurácia simplesmente prevendo a classe majoritária. b) F1-score - Esta métrica é a média harmônica entre precisão e recall, sendo especialmente útil em situações de desequilíbrio, pois considera tanto os falsos positivos quanto os falsos negativos. c) Erro quadrático médio - Esta métrica é mais utilizada em problemas de regressão, não sendo apropriada para classificação binária. d) R² - Também é uma métrica para problemas de regressão e não se aplica a modelos de classificação. Diante disso, a métrica mais apropriada para avaliar um modelo de classificação binária em casos de desequilíbrio significativo entre as classes é: b) F1-score.