Questão de Estatística — Conhecimentos de estatística — FGV 2026

Uma matriz de confusão resume o desempenho da classificação realizada por um classificador em relação a alguns dados de teste. Um caso especial da matriz de confusão é frequentemente utilizado com apenas duas classes, uma designada como classe positiva e a outra classe negativa. Nesse contexto, as quatro células da matriz são designadas como verdadeiros positivos (VP), falsos positivos (FP), verdadeiros negativos (VN) e falsos negativos (FN), conforme indicado na tabela a seguirCom relação ao cálculo das medidas de desempenho, analise as afirmativas a seguir.I. A medida da especificidade (também conhecido por Taxa de verdadeiros negativos) pode ser alcançada através da fórmula: Especificidade = VN / (VN + FP).II. A medida da sensibilidade (também conhecido por Taxa de verdadeiros positivos ou Recall) pode ser alcançada através da fórmula: Recall = VP / (VP + FN).III. O valor preditivo positivo (também conhecido como Precisão) pode ser alcançada através da fórmula: Precisão = VN / (VN + FN)IV. Por fim, O valor preditivo negativo (VPN) pode ser alcançada através da fórmula: VPN = VP / (VP + FP).Está correto o que se afirma em

1. AIII e IV, apenas.
2. BII e IV, apenas.
3. CII e III, apenas.
4. DI e III, apenas.
5. EI e II, apenas.