Matriz de confusão Confusion matrix
A tabela que confronta os palpites do modelo com o gabarito. Quatro células num problema binário: verdadeiro positivo, falso positivo, falso negativo e verdadeiro negativo. Tudo mais é medido a partir daqui.
Precisão é a fração do que o modelo sinalizou que realmente era algo; recall (revocação) é a fração do que existia que o modelo encontrou. As duas puxam em direções opostas, e qual pesa mais depende inteiramente da aplicação — uma triagem de câncer pode errar poucos casos, um filtro de spam não pode descartar e-mail de verdade. Acurácia quase sempre é uma métrica enganosa. Se um por cento das transações é fraude, um modelo que sempre responde "não" tem 99% de acurácia e valor zero. A matriz mostra isso de cara: a coluna inteira dos positivos fica vazia. Com várias classes, ela vira uma tabela quadrada em que os erros interessantes aparecem fora da diagonal.