Recall - Quando perder casos custa caro

Neste episódio da série, vamos falar sobre Recall, também chamado de sensibilidade, a métrica que ajuda a responder uma pergunta essencial em Machine Learning: dos casos que realmente eram positivos, quantos o modelo conseguiu encontrar?

O Recall é especialmente importante quando deixar passar um caso positivo pode custar caro. Isso acontece em cenários como diagnóstico médico, detecção de fraude, segurança, manutenção preditiva e identificação de falhas críticas.

Neste episódio, você vai entender:

• O que é Recall;
• A relação entre Recall e falsos negativos;
• Como calcular Recall a partir da matriz de confusão;
• Como interpretar a fórmula VP / (VP + FN);
• A diferença entre Precisão e Recall;
• Por que aumentar Recall pode reduzir Precisão;
• Como o threshold influencia esse equilíbrio;
• Quando faz sentido priorizar Recall na prática.

No próximo episódio, avançamos para o F1-score e para uma pergunta importante: como equilibrar Precisão e Recall em uma única métrica?

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