Syllaro Academy

AWS Certified AI Practitioner

Métricas de modelo e de negócio

Como medir se um modelo funciona: a matriz de confusão e as métricas de classificação construídas sobre ela (acurácia, precisão, recall, F1, AUC), as métricas de regressão (RMSE, MAE) e as métricas de negócio que decidem se valeu a pena construir.

Intermediário 22 minutos 4 Objetivos de aprendizado
  1. Ler uma matriz de confusão e definir verdadeiros e falsos positivos e negativos
  2. Definir acurácia, precisão, recall e F1, e explicar por que a acurácia sozinha engana em dados desbalanceados
  3. Explicar a troca entre precisão e recall e quando cada uma importa mais
  4. Distinguir métricas de classificação, métricas de regressão (RMSE, MAE) e métricas de negócio (ROI, custo por usuário)