Pergunta
Resposta Feynman
F1-Score - quando usar?
“Casamento de Precision e Recall - não pode nem mentir nem deixar passar nada”
AUC-ROC - interpretação?
“Chance do modelo acertar quem é positivo vs negativo - como torcedor que sabe diferenciar times”
Precision vs Recall - tradeoff?
“Ser exigente vs ser comprehensive - ou pega pouco mas certo, ou pega tudo mas com erro”
Silhouette Score - range e ideal?
“-1 a 1
MSE vs MAE - diferença?
“MSE: pune erros grandes (2²=4)
Accuracy - problema principal?
“99% de acerto mas erra sempre os 1% importantes - como goleiro que defende treino mas perde jogo”
Matriz Confusão - como montar?
“Real vs Predito
Cross-Validation - k-fold typical?
“k=5 ou 10 - todo mundo vira treino e teste, ninguém fica de fora da festa”
Learning Curve - o que mostra?
“Gráfico que diz se precisa de mais dados ou modelo mais simples/melhor”
Confusion Matrix - custos diferentes?
“Fraude: melhor prender 10 inocentes que soltar 1 bandido - Recall mais importante que Precision”
Pergunta
Resposta Feynman
F1-Score - quando usar?
“Casamento de Precision e Recall - não pode nem mentir nem deixar passar nada”
AUC-ROC - interpretação?
“Chance do modelo acertar quem é positivo vs negativo - como torcedor que sabe diferenciar times”
Precision vs Recall - tradeoff?
“Ser exigente vs ser comprehensive - ou pega pouco mas certo, ou pega tudo mas com erro”
Silhouette Score - range e ideal?
“-1 a 1
MSE vs MAE - diferença?
“MSE: pune erros grandes (2²=4)
Accuracy - problema principal?
“99% de acerto mas erra sempre os 1% importantes - como goleiro que defende treino mas perde jogo”
Matriz Confusão - como montar?
“Real vs Predito
Cross-Validation - k-fold typical?
“k=5 ou 10 - todo mundo vira treino e teste, ninguém fica de fora da festa”
Learning Curve - o que mostra?
“Gráfico que diz se precisa de mais dados ou modelo mais simples/melhor”
Confusion Matrix - custos diferentes?
“Fraude: melhor prender 10 inocentes que soltar 1 bandido - Recall mais importante que Precision”
