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Grave isso: Quanto mais próxima a curva ROC estiver do canto superior esquerdo do gráfico, melhor o modelo será capaz de classificar os dados.

O modelo A possui a AUC mais alta, indicando que possui a maior área sob a curva e é o melhor modelo para classificar corretamente as observações em categorias.

A questão tá certa.

Introdução a Avaliação de Modelos de Regressão Logística e AUC

A regressão logística é um modelo amplamente utilizado para tarefas de classificação binária, onde o objetivo é prever a probabilidade de uma determinada observação pertencer a uma das duas classes possíveis. A avaliação da performance desses modelos é crucial para entender a sua eficácia. Um dos indicadores mais comuns utilizados é a AUC (Área Sob a Curva), que se refere à área sob a curva ROC (Receiver Operating Characteristic). A AUC varia entre 0 e 1, sendo que valores mais próximos de 1 indicam um desempenho melhor do modelo, uma vez que ele distingue melhor entre as classes. Um modelo com AUC de 1 é perfeito, enquanto um modelo com AUC próximo de 0,5 é considerado aleatório.

A curva ROC representa a relação entre duas métricas importantes: a Taxa de Verdadeiros Positivos (TPR), que é a proporção de positivos corretamente identificados (também conhecida como sensibilidade ou recall), e a Taxa de Falsos Positivos (FPR), que é a proporção de negativos incorretamente classificados como positivos. A curva ROC é um gráfico que plota a TPR no eixo vertical e a FPR no eixo horizontal. Em um modelo perfeito, a curva sobe rapidamente até o topo, ficando próxima ao eixo Y, o que indica uma alta taxa de verdadeiros positivos e uma baixa taxa de falsos positivos.

Já a AUC mede a área sob a curva ROC e fornece uma maneira quantitativa de avaliar o desempenho do modelo. A AUC varia de 0 a 1, e quanto maior essa área, melhor o modelo. Um valor de AUC igual a 1 indica um modelo perfeito, enquanto uma AUC superior a 0,7 sugere um bom desempenho. Valores de AUC entre 0,5 e 0,7 indicam um desempenho razoável, e uma AUC de 0,5 significa que o modelo é equivalente a uma classificação aleatória, sem capacidade de discriminação entre as classes.

Em resumo, a curva ROC permite visualizar o equilíbrio entre as taxas de verdadeiros positivos e falsos positivos, enquanto a AUC quantifica a capacidade do modelo em discriminar entre as classes. Um valor maior de AUC é indicativo de um modelo mais eficaz.

Resolução

A assertiva está correta. O gráfico descrito indica que a curva A tem a maior AUC (0,91), seguida pela curva B (0,77) e, por último, a curva C (0,59). A AUC é uma métrica importante para avaliar a capacidade de um modelo em discriminar corretamente entre as classes. Quanto maior o valor da AUC, melhor o modelo é em termos de classificação. Portanto, com base nos valores fornecidos de AUC, o modelo relativo à curva A é, de fato, o melhor entre os três, já que apresenta a maior área sob a curva, indicando uma melhor capacidade de classificação dos dados. Mesmo que o modelo relacionado à curva C tenha obtido o menor valor de AUC, a relação entre as curvas A, B e C demonstra claramente que o modelo A é superior em termos de desempenho.

Resposta: Correta - ChatGPT

A curva ROC avalia desempenho de classificadores.

O AUC (Área sob a curva) mede a capacidade de separação entre classes.

Valores fornecidos na questão

• Curva A → AUC = 0,91 → Melhor desempenho
• Curva B → AUC = 0,77
• Curva C → AUC = 0,59 → Próximo do aleatório (0,5)

Quanto maior o AUC, melhor o modelo.

Logo, o modelo da curva A é o que melhor classifica os dados.