O cientista de dados João deverá criar um modelo de aprendi...

Alternativa correta: B - F1-score

Vamos entender o porquê dessa alternativa ser a correta e explorar as demais opções para garantir que você compreenda completamente o tema.

A questão aborda um tema fundamental em aprendizado de máquina e ciência de dados: a avaliação de modelos de classificação. No caso específico, o cientista de dados João precisa de uma métrica que avalie o equilíbrio entre precisão (precision) e sensibilidade (recall).

Vamos explicar a métrica correta e as incorretas:

B - F1-score: O F1-score é a média harmônica entre a precisão e a sensibilidade (recall). Esta métrica é particularmente útil quando há um desbalanceamento entre as classes, como é comum em detecção de fraudes, pois considera tanto a taxa de falsos positivos quanto a de falsos negativos.

Agora, analisando as alternativas incorretas:

A - Acurácia: A acurácia mede a proporção de previsões corretas (tanto positivas quanto negativas) entre o total de casos avaliados. Embora seja uma métrica intuitiva, ela pode ser enganosa em casos de classes desbalanceadas, como a detecção de fraudes, onde a maioria das transações são "não fraudulentas".

C - Especificidade: A especificidade, ou taxa de verdadeiros negativos, mede a proporção de negativos corretamente identificados. Embora seja importante, ela não considera a precisão, o que é crucial na detecção de fraudes.

D - Índice Jaccard (J): O índice Jaccard é uma métrica usada principalmente em problemas de segmentação de imagem e comparação de conjuntos. Não é comumente usada para medir o equilíbrio entre precisão e sensibilidade em modelos de classificação.

E - Área sob a curva ROC (AUC-ROC): Esta métrica avalia a capacidade do modelo em distinguir entre classes, considerando todas as possíveis limiares de decisão. Embora seja uma métrica robusta, não foca especificamente no equilíbrio entre precisão e sensibilidade.

Espero que esta explicação tenha esclarecido suas dúvidas sobre o uso das métricas na avaliação de modelos de aprendizado de máquina. Se precisar de mais alguma coisa, estou à disposição!

• Acurácia: mede a proporção de previsões corretas em relação ao total de instâncias.
• Precisão: refere-se à proporção de instâncias positivas corretamente classificadas como positivas em relação ao total de instâncias classificadas como positivas. É útil quando queremos minimizar falsos positivos.
• Recall: mede a proporção de instâncias positivas corretamente classificadas como positivas em relação ao total de instâncias que são realmente positivas. É útil quando queremos minimizar falsos negativos.
• F-measure/F1-Score: é uma métrica que combina precisão e recall em uma única medida, fornecendo uma visão geral do desempenho do modelo.
• Área sob a curva ROC: é uma métrica usada em problemas de classificação binária. Ela mede a capacidade do modelo de distinguir entre instâncias positivas e negativas.
• O RMSE é uma métrica comumente usada para avaliar modelos de regressão. Ela mede em média a diferença entre os valores observados e os valores previstos pelo modelo.

F1 Score = (2 x (precisão * recall)) / (precisão + recall) (equilíbrio)