Para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, é necessário: 1. Dados de Validação ou Teste: Um conjunto de dados separado que não foi utilizado durante o treinamento do modelo. Isso ajuda a verificar se o modelo generaliza bem para novos dados. 2. Métricas de Avaliação: - Acurácia: Proporção de previsões corretas em relação ao total de previsões. - Precisão: Proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de positivos previstos. - Recall (Sensibilidade): Proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de positivos reais. - F1-Score: Média harmônica entre precisão e recall, útil para balancear as duas métricas. Esses elementos são fundamentais para uma avaliação completa e precisa do desempenho do modelo.