• Aa acuracia global de 97% comprova a qualidade preditiva do modelo, pois supera amplamente o limiar usual de 90% adotado em projetos de auditoria fiscal, sendo dispensavel a analise de outras metricas.
• Bo modelo e inutil para a finalidade proposta, pois a alta acuracia decorre do desbalanceamento extremo das classes e foi obtida a custa de recall nulo para a classe de interesse, sendo necessario recorrer a metricas como recall, precisao e AUC e a tecnicas de reamostragem ou ajuste de custos.
• Co desempenho e satisfatorio porque a matriz de confusao nao influencia a avaliacao de modelos supervisionados, bastando que a acuracia global seja calculada sobre o conjunto de treinamento para garantir a generalizacao.
• Do problema reside exclusivamente no tamanho reduzido da base de dados, de modo que a simples ampliacao do volume de registros, mantendo-se a mesma proporcao entre as classes, eliminaria o vies do modelo e elevaria o recall da classe minoritaria.
• Ea situacao configura overfitting classico, pois o modelo memorizou os padroes da classe majoritaria; a solucao adequada e reduzir a complexidade do algoritmo e aumentar a taxa de aprendizado, sem alterar a distribuicao das classes nem as metricas de avaliacao.

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