Questão 20326 — Tecnologias da Informação

Resposta: D

Para a regressão logística binária, especialmente em cenários com classes desbalanceadas, métricas como a AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve) e a Log Loss (ou Binary Cross-Entropy) são mais informativas que a acurácia. A AUC-ROC avalia a capacidade do modelo de distinguir entre as classes em diferentes limiares de probabilidade, enquanto a Log Loss penaliza predições incorretas com base na confiança da probabilidade predita. Precisão, Recall e F1-Score (alternativa B) também são relevantes, mas AUC e Log Loss oferecem uma visão mais abrangente do desempenho da probabilidade.