APENAS UM RAPAZ LATINO-AMERICANO

  Um guia abrangente que cobre as métricas de avaliação mais comumente usadas para classificação supervisionada e sua utilidade em diferentes cenários Para avaliar adequadamente um modelo de classificação, é importante considerar cuidadosamente qual métrica de avaliação é a mais adequada. Este artigo abordará as métricas de avaliação mais comumente usadas para tarefas de classificação, incluindo casos de exemplo relevantes, e fornecerá as informações necessárias para ajudá-lo a escolher entre elas. Classificação Um problema de classificação é caracterizado pela previsão da categoria ou classe de uma determinada observação com base em suas características correspondentes.  A escolha da métrica de avaliação mais adequada dependerá dos aspectos de desempenho do modelo que o usuário deseja otimizar. Imagine um modelo de predição com o objetivo de diagnosticar uma determinada doença.  Se esse modelo não detectar a doença, pode levar a consequências graves, como atraso no tratamento e danos

  Resumo, Igor F. Cardoso 1.    A importância        O Brasil é um grande exportador de produtos primários, chamados commodities, os quais o país é responsável pela produção de 21,71% desses produtos comercializados no mundo, Segundo dados da USDA ( Departamento de Agricultura dos Estados Unidos ). Mostra-se importante a análise dos preços dos principais produtos desse tipo, como o cacau, a cana-de-açúcar, o café, a laranja e a soja. Esses cinco produtos corresponderam no ano de 2005, a mais de 52% do valor bruto do setor agrícola nacional. A análise dos preços percebidos pelo produtor pode dar uma previsão de como se comportarão os exportadores, e isso é importante ainda mais com uma presença tão incisiva no mercado mundial. Diante disso, torna-se necessário o uso de ferramentas econométricas na determinação futura do comportamento de produtos exportáveis ou de variáveis a elas relacionadas. 2.    O Objetivo      A técnica dos modelos univariados, se constitui como uma das