• A

  A acuracia global e enganosa em bases desbalanceadas, pois um classificador trivial que rotule todos os registros como adimplentes alcancaria 98,5% de acuracia; por isso, devem-se priorizar metricas como recall, precisao e a area sob a curva ROC, que avaliam a capacidade de discriminar a classe minoritaria.

• B

  A acuracia global e suficiente para bases desbalanceadas, desde que o modelo seja treinado com validacao cruzada; a medida complementar adequada e o erro quadratico medio, que quantifica a dispersao das probabilidades previstas em relacao aos rotulos reais.

• C

  O desbalanceamento afeta apenas a etapa de coleta, nao a avaliacao; a critica do auditor procede porque a curva ROC exige que as classes sejam balanceadas previamente por sobreamostragem, e a medida que evidencia o desempenho e o coeficiente de determinacao R-quadrado.

• D

  A acuracia global deve ser substituida exclusivamente pelo indice de Gini, pois ele resume a matriz de confusao em um unico valor; a curva ROC nao se aplica a problemas de classificacao binaria com classes desbalanceadas, sendo restrita a regressao logistica com variaveis continuas.

• E

  O problema central e a multicolinearidade entre os atributos, que infla a acuracia; a medida adequada para evidenciar o desempenho e o teste F de significancia global do modelo, que indica se ao menos um preditor tem efeito estatisticamente relevante sobre a variavel resposta.

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