Avaliação de resultados em classificação supervisionada

Abstract

Em problemas discretos de classificação supervisionada observa-se, frequentemente, que as observações mal classificadas são diferentes para diferentes modelos. Deste modo, a abordagem pela combinação de modelos tem vindo a ser considerada uma mais valia neste domínio. A avaliação de resultados em classificação baseia-se, habitualmente, na taxa de casos bem classificados. No entanto, alguns autores têm vindo a advertir que esta medida pode não analisar corretamente a qualidade de um modelo. Neste trabalho, pretendemos explorar a avaliação de desempenho de novos modelos combinados, comparando a medida de avaliação mais usual com outros tipos de medidas como a Sensibilidade, Especificidade ou Precisão, Medidas de associação ou concordância ou o ´Indice de Huberty.