Precisão

Precisão é uma métrica usada para avaliar a proporção de previsões positivas corretas feitas por um modelo. Ela responde diretamente à pergunta: entre todas as vezes em que o modelo afirmou que a classe positiva estava presente, em quantas ele realmente acertou. Essa métrica é especialmente relevante em cenários em que prever um caso positivo incorretamente gera impacto significativo no negócio.

Em situações práticas, precisão funciona como um filtro de qualidade. Um modelo pode identificar diversos possíveis “sinais positivos”, mas o que importa é quantos desses sinais realmente são verdadeiros. Em sistemas de classificação, principalmente em ambientes sensíveis, essa diferenciação evita erros custosos.

Como calcular precisão

A precisão é calculada dividindo o número de verdadeiros positivos pelo total de previsões positivas feitas, considerando verdadeiros positivos e falsos positivos.

Fórmula básica

A fórmula é: verdadeiros positivos divididos pela soma de verdadeiros positivos com falsos positivos. O cálculo mostra, de forma transparente, o quanto o modelo afirma corretamente que algo pertence à classe positiva.

O que a métrica responde

A interpretação é direta: das vezes em que o modelo respondeu “sim”, quantas vezes essa afirmação estava correta. É essa clareza que torna a métrica tão útil em problemas de decisão crítica.

Quando priorizar precisão

Precisão é indispensável em cenários em que um falso positivo gera prejuízo financeiro, impacto reputacional ou risco operacional. O objetivo é evitar ao máximo aprovações indevidas, alertas falsos ou classificações equivocadas.

Exemplos de aplicação

Diagnóstico médico, onde alarmes falsos podem gerar ansiedade, desperdício de recursos e investigações desnecessárias. Detecção de spam, em que um falso positivo pode bloquear um e-mail legítimo e prejudicar a comunicação. Sistemas de recomendação, onde sugestões irrelevantes geram frustração. Avaliação de crédito, em que aprovar um cliente de alto risco pode gerar inadimplência.

Por que precisão é importante

Em todos esses casos, o problema não é deixar passar um positivo, mas sim afirmar positivamente algo que não deveria. É esse risco que a precisão busca controlar.

Precisão vs Recall

Precisão e recall medem dimensões diferentes do erro e a escolha entre elas deve ser feita considerando o impacto de cada tipo de falha.

Quando priorizar precisão

Priorize precisão quando um falso positivo tem custo alto. É o caso de bloqueios indevidos, aprovações incorretas ou diagnósticos errados que disparam alarmes falsos.

Quando priorizar recall

Priorize recall quando deixar passar um positivo é mais grave. Por exemplo, detecção de fraudes, monitoramento de falhas técnicas e sistemas de alerta de segurança.

Quando usar F1-score

O F1-score é a média harmônica entre precisão e recall e é ideal quando há necessidade de equilibrar os dois tipos de erro ou quando ambas as falhas são custosas.

A decisão sempre deve ser orientada pelo contexto de negócio e pelo impacto que cada tipo de erro causa no resultado final.