Considere uma matriz de confusão de um modelo de classificação binária de relatórios financeiros. O modelo classifica os relatórios em fraudulentos ou não fraudulentos. Se essa matriz apresenta 200 verdadeiros positivos, 100 verdadeiros negativos, 40 erros do “tipo 1” e 20 erros do “tipo 2”, podem-se calcular as métricas de desempenho aproximadas como:
- A Precision = 0.71. Recall = 0.83
- B Precision = 0.83. Recall = 0.71
- C Precision = 0.83. Recall = 0.90
- D Precision = 0.90. Recall = 0.71
- E Precision = 0.90. Recall = 0.83.