Para avaliar a capacidade de um modelo de aprendizado de máquina em classificar corretamente novas instâncias, é fundamental analisar a matriz de confusão, que permite calcular métricas como acurácia, precisão e recall. Neste contexto, a métrica "recall" é particularmente importante em situações onde Opções da pergunta 2: a quantidade de dados de treinamento é insuficiente e é necessário garantir a precisão das classificações positivas. o custo de um falso positivo é alto e deve-se minimizar a ocorrência de falsos alarmes. o modelo precisa de otimização para melhorar a sua capacidade de generalização para dados não vistos. é essencial identificar todos os exemplos positivos, mesmo que isso aumente o número de falsos positivos. o custo de um falso negativo é baixo e o modelo deve evitar a classificação incorreta de exemplos negativos como positivos.