Considerando a aplicação de aprendizado de máquina para monitoramento de florestas, julgue o item a seguir.A acurácia de um modelo classificador mede a taxa de previsões corretas, em relação ao total de previsões positivas.
CCerto
EErrado
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GabaritoE — Errado
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Acurácia em modelos classificadores
Gabarito: ❌ ERRADO (alternativa E). A afirmação está incorreta. A acurácia mede a taxa de previsões corretas em relação ao total de previsões (corretas + incorretas), e não apenas em relação ao total de previsões positivas. Essa definição erroneamente se refere à métrica precisão (precision), que calcula a proporção de acertos entre as previsões classificadas como positivas.
A fórmula da acurácia é:
onde VP = verdadeiros positivos, VN = verdadeiros negativos, FP = falsos positivos, FN = falsos negativos. O denominador é o total de amostras (ou previsões). Já a precisão é:
que considera apenas as previsões positivas.
NÃO CAIA NESSA!
A banca trocou o denominador da acurácia (total de previsões) pelo denominador da precisão (total de previsões positivas). É uma armadilha clássica em questões de métricas de machine learning.
Previsto positivo
Previsto negativo
Real negativo
VP (Verdadeiro positivo)
FN (Falso negativo)
Real positivo
FP (Falso positivo)
VN (Verdadeiro negativo)
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Alternativa C — ❌ Incorreta
Afirma que o item está certo. O item define acurácia com base no total de previsões positivas, o que é um erro conceitual. Portanto, a alternativa C está errada.
Alternativa E — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Reconhece que o item está errado, pois a acurácia considera o total de previsões (corretas e incorretas), não apenas as positivas.
NÃO CAIA NESSA!
Para não confundir, lembre-se: acurácia = tudo sobre tudo; precisão = acertos positivos sobre todos os positivos previstos. Grave: acurácia é a "média geral", precisão é o "acerto entre os que chamei de positivos".
Conclusão: a afirmação está errada, portanto resposta E.