Um modelo de classificação foi treinado para identificar
transações bancárias fraudulentas. Como as fraudes são eventos
muito raros (1 em cada 10.000), o auditor nota que a métrica de
Acurácia é enganosa, pois o modelo poderia simplesmente
classificar tudo como não fraude, e ainda assim ter 99,99% de
acerto.
A seguinte métrica seria a mais adequada para avaliar a performance do modelo, nesse cenário de dados altamente desbalanceados, focando na capacidade de detectar o máximo de fraudes reais:
A seguinte métrica seria a mais adequada para avaliar a performance do modelo, nesse cenário de dados altamente desbalanceados, focando na capacidade de detectar o máximo de fraudes reais: