Um sistema de detecção de fraudes sinaliza transações suspeitas de cartão de crédito para revisão de funcionários. A empresa deseja reduzir o tempo gasto na revisão de casos sinalizados que são, na verdade, legítimos. Qual métrica de avaliação melhor apoia esse objetivo?

A precisão (Precision) mede a proporção de verdadeiros positivos entre todos os casos classificados como positivos pelo modelo. Neste cenário, significa a proporção de transações realmente fraudulentas entre todas as transações sinalizadas como fraudulentas. Ao otimizar a precisão, o sistema minimiza o número de falsos positivos (transações legítimas sinalizadas como fraudulentas), reduzindo o tempo gasto pelos funcionários revisando casos que não são fraudes. O Recall (Sensibilidade) mede a proporção de verdadeiros positivos entre todos os casos positivos reais, o que seria importante para não perder fraudes, mas não foca em reduzir falsos positivos. A Acurácia mede a correção geral, mas pode ser enganosa em dados desbalanceados. Lift chart é uma ferramenta de visualização, não uma métrica única de otimização.