Ao avaliar a performance de diversos modelos preditivos para um problema de regressão e outro de classificação, várias
métricas podem ser utilizadas para determinar qual modelo oferece o melhor desempenho. Considere as métricas para
regressão e classificação, bem como as técnicas de detecção de overfitting e underfitting.
✂️ a) Para avaliar um modelo de regressão, deve-se utilizar a métrica Accuracy (acurácia) para determinar a proporção de
previsões corretas, enquanto, no problema de classificação, o uso do R² ajustado é essencial para medir a variabilidade explicada pelo modelo, ajustada pelo número de features. ✂️ b) Para modelos de classificação, é importante utilizar a métrica R² para entender a proporção da variância explicada pelo
modelo, enquanto o F1-score deve ser utilizado em problemas de regressão em que há um equilíbrio significativo entre
as classes. ✂️ c) Para a detecção de overfitting e de underfitting, pode ser realizada a observação do trade-off entre viés e variância
nas curvas de aprendizagem, independentemente do tipo de modelo (regressão ou classificação), sendo as métricas
Accuracy e R² ajustado suficientes para medir a performance em ambos os casos. ✂️ d) No problema de regressão, o RMSE (Root Mean Square Error) é ideal para avaliar a média dos erros ao quadrado
das previsões, e, para problemas de classificação, a análise da matriz de confusão permite calcular métricas como
Precision, Recall, e F1-score, auxiliando na detecção de overfitting e underfitting. ✂️ e) No problema de regressão, o uso do MAE (Mean Absolute Error) é preferível ao RMSE (Root Mean Square Error)
quando se deseja penalizar fortemente grandes erros, e, para problemas de classificação, a matriz de confusão é
suficiente para detectar overfitting e underfitting.