Por que métricas importam em Machine Learning? | Métricas para Machine Learning #01

Você já viu alguém afirmar que um modelo de Machine Learning é excelente porque atingiu 99% de acurácia?Neste primeiro episódio da série Métricas para Machine Learning, discutimos por que essa conclusão pode estar completamente errada.A avaliação de modelos é uma das etapas mais importantes em qualquer projeto de Inteligência Artificial. No entanto, muitas vezes a atenção fica concentrada nos algoritmos, enquanto a escolha das métricas recebe menos atenção do que deveria.Ao longo deste episódio, exploramos o papel das métricas na avaliação de modelos, analisamos um exemplo clássico envolvendo diagnóstico médico, discutimos o impacto das classes desbalanceadas e mostramos por que diferentes aplicações exigem diferentes formas de avaliação.Também apresentamos uma visão geral das principais métricas que serão abordadas ao longo da série, incluindo Accuracy, Precision, Recall, F1-Score e ROC/AUC.Neste episódioPor que métricas importamLimitações da acuráciaClasses balanceadas e desbalanceadasO custo dos erros em diferentes aplicaçõesAccuracy, Precision, Recall, F1 e ROC/AUCIntrodução à Matriz de ConfusãoSérie: Métricas para Machine LearningNesta série você aprenderá:Matriz de ConfusãoAcurácia (Accuracy)Precisão (Precision)Revocação (Recall)F1-ScoreROC e AUCMétricas para RegressãoComo escolher a métrica corretaPorque em Machine Learning não existe a melhor métrica. Existe a métrica adequada para o seu problema.