Acerca da avaliação de modelos de classificação, julgue o item que se segue.

A matriz de confusão, em problemas de classificação multiclasses, é uma tabela com duas linhas e duas colunas; na diagonal principal dessa matriz quadrada, estão os valores corretos e, na matriz secundária, os erros cometidos pelo modelo.

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Um modelo de classificação que apresenta alta revocação é útil em contextos em que seja crucial identificar a maior quantidade possível de casos positivos, mesmo que isso resulte em um número maior de falsos positivos.

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A área sob a curva ROC (receiver operating characteristic) é uma métrica de qualidade útil para avaliar um modelo: quanto mais próxima a curva estiver do canto superior direito do gráfico, melhor será a predição do modelo.