A acurácia é, provavelmente, a métrica mais conhecida do Machine Learning. Mas será que um modelo com 99% de acurácia é realmente um bom modelo?

Neste episódio, exploramos o conceito de acurácia, entendendo como ela é calculada a partir da matriz de confusão, como interpretar seu resultado e em quais situações ela é uma excelente escolha. Também discutimos sua principal limitação: uma alta acurácia pode mascarar modelos que falham justamente nos casos mais importantes, especialmente em bases de dados desbalanceadas.

Ao longo do episódio, utilizamos exemplos práticos para mostrar quando a acurácia funciona bem e quando outras métricas passam a ser indispensáveis.

Neste episódio você vai aprender

• O que é a acurácia;
• Como calcular a acurácia;
• Como interpretar seu valor;
• Quando uti ...