A acurácia, por si só, pode não ser um indicador adequado da qualidade de um modelo de predição, principalmente quando as classes de saída estão desbalanceadas. Portanto, a alternativa correta é a letra C.

Sobre a acurácia (métrica)

Explicação:

• A acurácia é uma métrica comum usada para avaliar a qualidade de um modelo de predição, calculando a proporção de previsões corretas em relação ao total de previsões.
• No entanto, em situações em que as classes de saída não estão balanceadas, ou seja, uma classe tem muito mais exemplos do que a outra, a acurácia sozinha pode ser enganosa.
• Isso ocorre porque o modelo pode acertar frequentemente a classe majoritária, mas falhar na classe minoritária, resultando em uma alta acurácia global.
• Portanto, é importante utilizar métricas adicionais, como precisão, recall, F1-score ou matriz de confusão, para ter uma visão mais abrangente do desempenho do modelo, especialmente em casos de desbalanceamento de classes.

Dessa forma, a alternativa correta destaca a importância de não depender unicamente da acurácia ao avaliar a qualidade de um modelo de predição.

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