Gabarito disponível
No que se refere a inteligência artificial, ética e responsabilidade digital no serviço público, ciência de dados e governança da informação, julgue os itens a seguir.
Em um modelo de classificação aplicado à detecção de fraudes, ainda que as classes sejam desbalanceadas, a acurácia obtida no conjunto de teste constitui métrica adequada de avaliação do desempenho do modelo, ao refletir a proporção global de previsões corretas em relação ao total de registros avaliados.
Em um modelo de classificação aplicado à detecção de fraudes, ainda que as classes sejam desbalanceadas, a acurácia obtida no conjunto de teste constitui métrica adequada de avaliação do desempenho do modelo, ao refletir a proporção global de previsões corretas em relação ao total de registros avaliados.
Resolução comentada
Acurácia é enganosa em bases desbalanceadas.
Em detecção de fraudes a classe positiva é rara; um modelo que prevê sempre 'não fraude' pode ter acurácia altíssima sem detectar nenhuma fraude. Por isso, com classes desbalanceadas, são mais adequadas métricas como precisão, recall, F1, curva PR e AUC.
Análise das alternativas
Certo: errado, pois a acurácia mascara o mau desempenho na classe minoritária. Errado: correto.
Referência: Métricas de classificação (matriz de confusão, precisão, recall, F1).
Resolução comentada do VaiConcursos.