Capitulo 3 #

Panorama das metricas de classificacao #

A avaliacao de classificacao muda conforme o balanceamento das classes, o limiar de decisao, a confiabilidade das probabilidades e a qualidade do top ranking. Nesta secao reunimos os grupos de metricas e criterios de escolha.

Categorias de metricas #

1. Baseadas na matriz de confusao #

• Accuracy (Accuracy): taxa de acerto geral, mas pode enganar em dados desbalanceados.
• Precision / Recall / F1 (Precision/Recall, F1): escolha conforme custo dos erros.
• Specificity / Sensitivity (Sensitivity/Specificity): critico em areas como saude.
• Macro / Micro / Weighted averaging (Averaging strategies): formas de agregar em multiclasse.

2. Limiar e ranking #

• Precision-Recall curve / PR-AUC (PR): util quando a classe positiva e rara.
• ROC curve / ROC-AUC (ROC-AUC): mede separabilidade global.
• Top-k Accuracy / Hit Rate (Top-k Accuracy, Hit Rate): importante para recomendacao/busca.

3. Probabilidade e calibracao #

• Log Loss (Log Loss): valoriza probabilidades bem calibradas.
• Brier Score (Brier Score): avalia confiabilidade com curva de calibracao.
• Calibration curves: compara probabilidade prevista com frequencia real.

4. Indicadores para desbalanceamento #

• Balanced Accuracy (Balanced Accuracy): media de recall por classe.
• Cohen’s Kappa / MCC (Cohen’s κ, MCC): mais estaveis com classes desbalanceadas.

Como o limiar muda as metricas #

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X, y = make_classification(
    n_samples=2000,
    n_features=12,
    n_informative=4,
    weights=[0.85, 0.15],
    random_state=42,
)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=42
)

scaler = StandardScaler()
model = LogisticRegression(max_iter=2000)
model.fit(scaler.fit_transform(X_train), y_train)

prob = model.predict_proba(scaler.transform(X_test))[:, 1]
thresholds = np.linspace(0.05, 0.95, 19)

precision, recall, f1 = [], [], []
for t in thresholds:
    y_pred = (prob >= t).astype(int)
    precision.append(precision_score(y_test, y_pred, zero_division=0))
    recall.append(recall_score(y_test, y_pred, zero_division=0))
    f1.append(f1_score(y_test, y_pred, zero_division=0))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6.8, 4))
ax.plot(thresholds, precision, label="Precision", color="#2563eb")
ax.plot(thresholds, recall, label="Recall", color="#dc2626")
ax.plot(thresholds, f1, label="F1", color="#0d9488")
ax.set_xlabel("Threshold")
ax.set_ylabel("Score")
ax.set_title("Effect of threshold on classification metrics")
ax.set_ylim(0, 1.05)
ax.grid(alpha=0.3)
ax.legend()
plt.tight_layout()

Pontos para relatorio e operacao #

1. Anexe a matriz de confusao
   Ajuda a identificar erros por classe.
2. Explique o limiar escolhido
   Use curvas PR ou grafico limiar-score.
3. Verifique calibracao
   Se probabilidades forem usadas em decisao, avalie com Brier Score.
4. Considere desbalanceamento
   Use Balanced Accuracy ou MCC em conjunto.
5. Monitoramento de drift
   Acompanhe Precision/Recall, PR-AUC e ROC-AUC ao longo do tempo.

Referencia rapida #

Checklist #

• Usei metricas para desbalanceamento
• Justifiquei o limiar (PR/ROC, custo)
• Verifiquei calibracao de probabilidades
• Comparei distribuicoes de validacao e producao
• Mantive metricas base para futuras comparacoes