Um profissional de IA deve escolher uma métrica de desempenho que mostre a proporção de itens classificados corretamente em relação ao número total de itens classificados (corretos e incorretos). Qual é essa métrica?

A Acurácia (Accuracy) é a métrica correta porque ela mede a proporção de previsões corretas (tanto verdadeiros positivos quanto verdadeiros negativos) em relação ao número total de previsões feitas pelo modelo. É a definição exata fornecida na pergunta. Precisão (Precision) mede a proporção de verdadeiros positivos entre todos os resultados positivos previstos pelo modelo. Recall (Revocação ou Sensibilidade) mede a proporção de verdadeiros positivos que foram corretamente identificados entre todas as instâncias positivas reais. O F1-score é a média harmônica da Precisão e do Recall, fornecendo um equilíbrio entre as duas. Nenhuma dessas três últimas opções corresponde à definição de "itens classificados corretamente em relação ao número total de itens classificados".