Q14150 – Tecnologia da Informação – Centro Brasileiro de Pesquisa em Avaliação e Seleção (CEBRASPE/CESPE) 2022

A taxa de acerto da métrica de classificação é o complemento da taxa de erro; valores próximos de 0 são considerados melhores.

O gráfico ROC é tridimensional, plotado em um espaço chamado de espaço ROC, com eixos X, Y e Z.

As duas medidas de erro mais comumente utilizadas na métrica de regressão são o potencial erro definido e a distância média, sempre utilizando números negativos.

Nas métricas de classificação, a taxa de erro varia entre 0 e 1, sendo os valores próximos ao extremo 0 melhores.

Uma forma de avaliar classificadores em problemas complexos, ou seja, que possuem mais de duas classes, é com o uso das curvas ROC (Receiving Operating Characteristics).