Tabela de Confusão

O que é Tabela de Confusão?

A Tabela de Confusão, também conhecida como matriz de confusão, é uma ferramenta fundamental na avaliação de modelos de classificação em Inteligência Artificial (IA). Ela permite visualizar o desempenho de um modelo, mostrando a relação entre as previsões feitas pelo modelo e os valores reais. A tabela é composta por quatro quadrantes principais: verdadeiros positivos, falsos positivos, verdadeiros negativos e falsos negativos.

Componentes da Tabela de Confusão

Os componentes da Tabela de Confusão são essenciais para entender como um modelo está se comportando. Os verdadeiros positivos (VP) representam as instâncias que foram corretamente classificadas como positivas. Os falsos positivos (FP) são as instâncias que foram incorretamente classificadas como positivas. Os verdadeiros negativos (VN) são as instâncias corretamente classificadas como negativas, enquanto os falsos negativos (FN) são as instâncias que foram incorretamente classificadas como negativas.

Importância da Tabela de Confusão

A Tabela de Confusão é crucial para calcular métricas de desempenho do modelo, como precisão, recall e F1-score. A precisão mede a proporção de previsões corretas entre todas as previsões positivas, enquanto o recall avalia a capacidade do modelo de identificar todas as instâncias positivas. O F1-score, por sua vez, é a média harmônica entre precisão e recall, oferecendo uma visão equilibrada do desempenho do modelo.

Aplicações da Tabela de Confusão

Na prática, a Tabela de Confusão é amplamente utilizada em diversas aplicações de IA, como reconhecimento de imagem, análise de sentimentos e diagnósticos médicos. Ela ajuda os desenvolvedores a identificar áreas de melhoria em seus modelos, permitindo ajustes que podem aumentar a eficácia e a precisão das previsões.

Exemplo de Tabela de Confusão

Considere um modelo de classificação que prevê se um e-mail é spam ou não. A Tabela de Confusão pode ser estruturada da seguinte forma:

Esse exemplo ilustra como a Tabela de Confusão pode ser utilizada para entender o desempenho de um modelo em um contexto específico.