Em um projeto de classificação de textos, um modelo de mach...

A alternativa correta é: D - 74%

Vamos entender o tema da questão e como solucioná-la. Esta questão aborda um conceito fundamental em Machine Learning relacionado à avaliação de modelos de classificação. Para resolver essa questão, é necessário ter conhecimentos sobre precisão (precision), revocação (recall) e F1 Score.

O F1 Score é uma métrica que combina a precisão e a revocação em um único valor. É particularmente útil quando lidamos com classes desbalanceadas. A fórmula do F1 Score é a seguinte:

F1 Score = 2 * (precisão * revocação) / (precisão + revocação)

No enunciado, temos uma precisão de 80% (ou 0.80) e uma revocação de 70% (ou 0.70). Substituindo esses valores na fórmula, temos:

F1 Score = 2 * (0.80 * 0.70) / (0.80 + 0.70)
F1 Score = 2 * 0.56 / 1.50
F1 Score = 1.12 / 1.50
F1 Score ≈ 0.7467

Convertendo esse valor para porcentagem, temos aproximadamente 74%.

Agora, vamos analisar as alternativas:

A - 2%: Incorreta. Este valor está muito distante do resultado calculado.
B - 18%: Incorreta. Este valor também está muito distante do resultado correto.
C - 37%: Incorreta. Este valor não corresponde ao cálculo do F1 Score.
D - 74%: Correta. Este valor corresponde ao cálculo aproximado do F1 Score.
E - 98%: Incorreta. Este valor está muito acima do resultado calculado.

Espero que esta explicação tenha ajudado a compreender como calcular o F1 Score e a avaliar as alternativas corretamente. Caso tenha mais dúvidas, sinta-se à vontade para perguntar!

F1 Score = (2 * precisão * revocação) / (precisão + revocação) = (2 * 80 * 70) / (80 + 70) = 74%

Para calcular o F1 Score, siga estes passos:

1. Calcule a precisão (P) e a revocação (R):

• Precisão (P) = TP / (TP + FP) = 80%
• Revocação (R) = TP / (TP + FN) = 70%

2. Calcule a média harmônica de P e R:

• F1 Score = 2 * (P * R) / (P + R) = 2 * (0,8 * 0,7) / (0,8 + 0,7) = 0,74

3. Converta o F1 Score em porcentagem:

• F1 Score = 0,74 * 100% = 74%

4. Escolha a alternativa que corresponde ao F1 Score calculado:

• D) 74%

Explicação das alternativas incorretas:

• A) 2%: Esse valor é muito baixo para ser o F1 Score, que geralmente está entre 0% e 100%.
• B) 18%: Esse valor também é muito baixo para ser o F1 Score.
• C) 37%: Esse valor é menor que a precisão e a revocação, o que não é possível para o F1 Score.
• E) 98%: Esse valor é muito alto para ser o F1 Score, especialmente considerando a baixa revocação.

Observações importantes:

• O F1 Score é uma medida que pondera a precisão e a revocação de um modelo de classificação.
• Um F1 Score alto indica que o modelo é bom em identificar tanto exemplos positivos quanto negativos.
• Um F1 Score baixo pode indicar que o modelo precisa ser ajustado para melhorar sua precisão ou revocação.

Apenas corrigindo a fórmula do amigo:

F1 Score = 2 x ( (Precisão x Recall) / (Precisão + Recall) )

F1 Score = 2 x (80 x 70) / (80 + 70)

F1 Score = 2 x (5600 / 150)

F1 Score = 2 x 37.3

F1 Score = ~74

Será que cai uma dessa na caixa 2024?