Questão de Ciência de Dados · FGV TCE-PA 2024 (nº 81)

O Escore F1 é uma métrica que combina a Precisão (quantos dos itens que o modelo classificou como positivos são realmente positivos) e a Sensibilidade (quantos dos itens realmente positivos o modelo conseguiu identificar), usando a média harmônica para dar um peso maior a valores mais baixos, garantindo que o modelo seja bom em ambos os aspectos.

• Precisão (P) = 90% = 0.90
• Sensibilidade (Recall - R) = 75% = 0.75

A fórmula do Escore F1 é: $F1 = 2 \times \frac{P \times R}{P + R}$

Calculando:
$F1 = 2 \times \frac{0.90 \times 0.75}{0.90 + 0.75}$
$F1 = 2 \times \frac{0.675}{1.65}$
$F1 = 2 \times 0.409090...$
$F1 = 0.818181...$

Arredondando para duas casas decimais, temos 0.8182 ou 81.82%.

Comentário das alternativas:

• (A) Incorreta: O valor não corresponde ao cálculo do F1-score.
• (B) Correta: O cálculo do F1-score utilizando a fórmula da média harmônica para os valores de precisão (0.90) e sensibilidade (0.75) resulta em 81,82%.
• (C) Incorreta: O valor não corresponde ao cálculo do F1-score.
• (D) Incorreta: Esta alternativa representa a média aritmética simples entre Precisão e Sensibilidade ($(0.90 + 0.75) / 2 = 0.8250$ ou 82,50%). A pegadinha da banca está aqui: o F1-score utiliza a média harmônica, não a média aritmética, porque a média harmônica penaliza mais fortemente quando uma das métricas (Precisão ou Sensibilidade) é muito baixa, exigindo que o modelo seja bom em ambos os aspectos para ter um F1-score alto.
• (E) Incorreta: O valor não corresponde ao cálculo do F1-score.