No segundo episódio da série Métricas de Avaliação para Machine Learning, exploramos um dos conceitos mais importantes para entender como modelos de classificação são avaliados: a Matriz de Confusão.

Antes de falar sobre Acurácia, Precisão, Recall ou F1-Score, é fundamental compreender os quatro resultados possíveis de uma previsão:

• Verdadeiro Positivo (VP)
• Verdadeiro Negativo (VN)
• Falso Positivo (FP)
• Falso Negativo (FN)

Ao longo do episódio, mostramos como a Matriz de Confusão compara a realidade com as previsões do modelo e por que diferentes tipos de erro podem ter impactos completamente distintos dependendo da aplicação.

Utilizando exemplos práticos de diagnóstico médico e filtros de spam, discutimos por que nem todos os erros têm o mesmo custo e como ...