Pular para o conteúdo principal

Questão de Estatística — Modelos lineares — CESPE / CEBRASPE 2024

EstatísticaModelos lineares
Código
ce167043
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ANATEL
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Especialista em Regulação de Serviços Públicos de Telecomunicações – Especialidade: Ciências de Dados
Acerca da avaliação de modelos de classificação, julgue o item que se segue.Um modelo de classificação que apresenta alta revocação é útil em contextos em que seja crucial identificar a maior quantidade possível de casos positivos, mesmo que isso resulte em um número maior de falsos positivos.
  1. CCerto
  2. EErrado
Revelar gabarito e comentário

GabaritoC — Certo

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Avaliação de modelos de classificação: revocação (recall)

Gabarito: letra C (CERTO). A revocação (recall) mede a proporção de casos positivos que o modelo consegue identificar corretamente entre todos os positivos reais. Em contextos onde é crucial não deixar passar nenhum caso positivo — como diagnóstico de doenças graves, detecção de fraudes ou de falhas críticas —, prioriza-se alta revocação, mesmo que isso aumente o número de falsos positivos. A afirmação está correta.

A revocação é uma das métricas mais importantes em problemas de classificação, especialmente quando o custo de um falso negativo (deixar de identificar um caso positivo) é muito alto. Ela é definida como:

Revocac¸a˜o=VPVP+FN\text{Revocação} = \frac{VP}{VP + FN}

onde VP são os verdadeiros positivos e FN os falsos negativos. Quanto maior a revocação, menor a taxa de falsos negativos — ou seja, menos casos positivos passam despercebidos.

O trade-off com a precisão é clássico: aumentar a revocação geralmente reduz a precisão, pois o modelo passa a classificar mais casos como positivos, o que eleva os falsos positivos. Em situações onde o custo de não detectar um caso positivo é altíssimo (ex.: câncer, fraude bancária, falha de segurança), aceita-se esse aumento de falsos positivos em troca de não perder nenhum caso real.

A banca explora exatamente esse trade-off: o candidato pode achar que "alta revocação" é sempre bom e que "mais falsos positivos" é sempre ruim, mas a questão contextualiza corretamente quando essa troca é desejável.

p

q

r

p → q

q → r

(p → q) ∧ (q → r)

V

V

V

V

V

V

V

V

F

V

F

F

V

F

V

F

V

F

V

F

F

F

V

F

F

V

V

V

V

V

F

V

F

V

F

F

F

F

V

V

V

V

F

F

F

V

V

V

Precisão
Revocação
Foco
VP/(VP+FP)
VP/(VP+FN)
Fórmula
Positivos previstos corretos
Positivos reais capturados
LEVEL · soulevel.com.br

Item — ✅ CERTO

A afirmação está correta. Ela descreve com precisão o uso da revocação em cenários onde a detecção de todos os positivos é prioritária, mesmo ao custo de mais falsos positivos. Isso é exatamente o que ocorre em aplicações como diagnóstico médico, detecção de fraudes e sistemas de segurança, onde o falso negativo é muito mais grave que o falso positivo.

NÃO CAIA NESSA!

A banca pode tentar confundir revocação com precisão. Lembre-se: precisão = VP / (VP + FP) — foca em quantos dos classificados como positivos são realmente positivos; revocação = VP / (VP + FN) — foca em quantos dos positivos reais foram capturados. Aqui, o enunciado fala em "identificar a maior quantidade possível de casos positivos", o que aponta diretamente para a revocação, não para a precisão.

Gabarito: letra C (CERTO).

Link permanente: /questoes/ce167043