Em um problema com 1% de positivos, um classificador que prevê sempre a classe negativa terá acurácia próxima de 99%. Isso demonstra que

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Uma métrica alta pode esconder incapacidade de detectar a classe rara.

A acurácia isolada pode ser enganosa em cenários fortemente desbalanceados. B o modelo é necessariamente excelente. C recall e precision são irrelevantes. D a classe positiva não deve ser modelada. E o teste deve ser removido.

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