Alta acurácia não significa um bom modelo. Entenda o porquê.

Você já viu um modelo com 99% de acurácia? Isso significa que ele é realmente bom? Neste episódio, vamos entender uma das métricas mais conhecidas do Machine Learning: Acurácia. Você aprenderá o que ela mede, como é calculada a partir da matriz de confusão, como interpretar seu resultado e, principalmente, por que uma alta acurácia nem sempre indica um modelo de qualidade. Ao longo do vídeo, veremos exemplos práticos e situações em que confiar apenas na acurácia pode levar a conclusões equivocadas, especialmente em problemas com dados desbalanceados, como o diagnóstico médico e a detecção de fraudes. 📌 Neste episódio você vai aprender: O que é a acurácia; Como calcular a acurácia; Como interpretar seus resultados; Quando ela é uma boa métrica; Quais são suas principais limitações. Este é o terceiro episódio da série Métricas de Avaliação para Machine Learning, criada para explicar, de forma intuitiva e prática, como escolher a métrica mais adequada para avaliar modelos de IA. 👉 No próximo episódio, vamos explorar a Precisão (Precision) e entender por que ela pode ser muito mais importante do que a acurácia em diversos problemas reais. Se este conteúdo foi útil, deixe seu like, inscreva-se no canal e ative as notificações para acompanhar os próximos episódios da série.