Avaliação de Algortimos de Classificação – Aula Precision e Recall

[Marcos Monte de Oliveira Alves]

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.

 

 

[Denny Ceccon]

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:

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