Prof. Rafael Kunst

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 essa análise serve de base para praticamente todas as métricas de classificação utilizadas em Machine Learning.Neste episódioO que é uma Matriz de ConfusãoClasses positivas e negativasA diferença entre previsão e realidadeVerdadeiros Positivos e Verdadeiros NegativosFalsos Positivos e Falsos NegativosPor que alguns erros são mais graves do que outrosComo a Matriz de Confusão dá origem às principais métricas de classificaçãoSérie: Métricas de Avaliação para Machine LearningEpisódio 1 — Por que Métricas Importam?Episódio 2 — Matriz de ConfusãoPróximo episódio: Acurácia — Quantos acertos o modelo teve?🎓 Conteúdo voltado para estudantes, pesquisadores, cientistas de dados, engenheiros de software e profissionais que desejam compreender os fundamentos da avaliação de modelos de Machine Learning e Inteligência Artificial.

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.