Acurácia

A acurácia constitui uma métrica global de desempenho preditivo, representando a proporção de classificações corretas realizadas pelo algoritmo em relação ao total de casos avaliados:

Recall (Sensibilidade)

O recall, também denominado sensibilidade, quantifica a capacidade do modelo de identificar corretamente os casos positivos (bons pagadores) em relação ao total de casos positivos reais:

F1-Score

O F1-score representa uma medida entre precisão e recall, oferecendo uma métrica sintética que equilibra ambos os aspectos:

Especificidade

A especificidade representa a proporção de casos negativos (maus pagadores) classificados corretamente pelo algoritmo em relação ao número total de casos negativos genuínos:

Precisão

A precisão indica a fração de casos classificados como positivos (bons pagadores) que são efetivamente positivos, ou seja, a confiabilidade das classificações positivas do modelo: