As métricas de avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, que é um componente integrante de qualquer projeto de ciência de dados, destinam-se a estimar a precisão da generalização de um modelo sobre os dados futuros (não vistos ou fora da amostra). Dentre as métricas mais conhecidas, estão a matriz de confusão, precisão, recall, pontuação, especificidade e a curva de características operacionais do receptor (ROC).

Acerca das características específicas dessas métricas, julgue o próximo item.

As curvas ROC a seguir mostram a taxa de especificidade (verdadeiros positivos) versus a taxa de sensibilidade (falsos positivos) do modelo adotado; a linha tracejada é a linha de base da métrica de avaliação e define uma adivinhação aleatória.