Introdução

Nesta unidade, os participantes aprenderão a avaliar a performance dos modelos preditivos, utilizando métricas de exatidão, taxa de erro e visualizações como a curva ROC e AUC. Serão explorados conceitos fundamentais como generalização, overfitting e validação cruzada para garantir a robustez dos modelos. Também abordaremos como aplicar o framework de valor esperado para avaliar a eficácia de modelos no contexto de negócios. Ao final, os participantes serão capazes de tomar decisões informadas sobre a escolha e aprimoramento dos modelos, maximizando o seu valor comercial.

Objetivos de Aprendizagem

• Avaliar a performance de modelos preditivos através de métricas de exatidão e taxa de erro.
• Interpretar visualizações de performance de modelos, como a curva ROC e a área sob a curva (AUC).
• Aplicar o framework de valor esperado para avaliar a eficácia de modelos preditivos.