- This topic has 1 reply, 2 voices, and was last updated 2 years, 7 months ago by .
Viewing 2 posts - 1 through 2 (of 2 total)
Viewing 2 posts - 1 through 2 (of 2 total)
- You must be logged in to reply to this topic.
Home › Forums › Fórum Machine Learning e Data Science com Python de A à Z › Avaliação de Algortimos de Classificação – Aula Precision e Recall
Eu fiquei um tanto quanto confuso nesta aula porque ora a linha da matriz é tratada como se fosse o Banco de Dados, ora é tratada como se fosse a previsão da IA ao rodar um modelo. Esta leitura dupla ocorre tanto no precision como no recall. Nas aulas anteriores a linha represnetava sempre os dados e as colunas as previsões. A título de exemplo: Ao calcular no Precision que o algortimo esstava certo em 50% das previsões, admite-se que há 2 doentes (daí a linha indica o BD) e apenas 1 foi classificado corretamente. Ao fazer a análise do “Recall”, admite-se que há 9 doentes, dos quais 1 foi classificado corretamente, tomando como Banco de Dados a coluna “Doente (sim), e não mais a linha.
Eu tive total clareza com relação à distinção entre precision e recall, mas a classificação que ora coloca o BD sendo representado pela linha, ora por coluna me gerou confusão.
Deste modo, peço um esclarecimento sobre o tema, por gentileza.
Marcos, tem razão, a apresentação ficou confusa e vou preparar uma errata. Entretanto, adianto que a forma correta de apresentar a matriz de confusão é essa:
