{"id":2193,"date":"2026-10-15T01:50:44","date_gmt":"2026-10-15T00:50:44","guid":{"rendered":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-roc-auc\/"},"modified":"2026-10-15T01:50:44","modified_gmt":"2026-10-15T00:50:44","slug":"calculadora-roc-auc","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-roc-auc\/","title":{"rendered":"Calculadora de ROC AUC"},"content":{"rendered":"<section class=\"not-prose calculator-box\" aria-labelledby=\"calculator-title\"><div class=\"flex items-baseline sm:items-center justify-between gap-2 sm:gap-3\"><div class=\"flex flex-col sm:flex-row sm:items-center gap-2\"><span class=\"icon icon-calculator text-primary-700! text-base! dark:text-primary-300!\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2 id=\"calculator-title\" class=\"text-lg font-display font-bold\">Me\u00e7a o qu\u00e3o bem seus escores separam duas classes<\/h2><\/div><div class=\"calcdash-favorite group\">\n  <button type=\"button\" class=\"favorite\" id=\"favorite\" data-favorite-id=\"2193\" data-favorite-title=\"ROC AUC\" data-favorite-url=\"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-roc-auc\/\" data-favorite-excerpt=\"Informe os r\u00f3tulos de classe (0\/1) e os escores de previs\u00e3o para calcular a ROC AUC, o coeficiente de Gini, o melhor ponto de corte pelo J de Youden, a matriz de confus\u00e3o e todos os pontos da curva ROC.\" aria-label=\"Adicionar aos favoritos\" data-favorite-icon=\"icon icon-wpcalc-dice\">\n    <span class=\"icon icon-shape-star-empty\" aria-hidden=\"true\"><\/span>\n  <\/button>\n  <div class=\"calcdash-favorite__tip\" aria-hidden=\"true\">\n   <span class=\"favorite-tooltip\" id=\"favorite-tooltip\"><\/span>\n  <\/div>\n  <span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"favorite-status\"><\/span>\n<\/div><\/div><form action=\"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-roc-auc\/\" method=\"POST\" class=\"calculator\" id=\"calculator-2193\" data-post=\"2193\"><fieldset class=\"fieldset-input is-1\"><legend class=\"sr-only\">Campos de entrada<\/legend><div class=\"field\" id=\"input-1\"><label for=\"field-1\">R\u00f3tulos reais das classes (0 ou 1)<\/label><textarea id=\"field-1\" name=\"rtulos_reais_das_classes_0_ou_1\">1; 1; 0; 1; 0; 0; 1; 0; 1; 0<\/textarea><\/div><div class=\"field\" id=\"input-2\"><label for=\"field-2\">Escores de previs\u00e3o<\/label><textarea id=\"field-2\" name=\"escores_de_previso\">0.9; 0.8; 0.7; 0.85; 0.3; 0.2; 0.6; 0.4; 0.75; 0.1<\/textarea><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-3\"><label for=\"field-3\">Ponto de corte para a matriz de confus\u00e3o<\/label><div class=\"term\">t<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"number\" name=\"ponto_de_corte_para_a_matriz_de_confuso\" id=\"field-3\" aria-describedby=\"calc-info-3\" placeholder=\"e.g. 0.5\" step=\"any\" value=\"0.5\"\/><small id=\"calc-info-3\">Um caso \u00e9 previsto como positivo quando seu escore \u00e9 maior ou igual a este ponto de corte. N\u00e3o afeta a AUC.<\/small><\/div><\/fieldset><div class=\"buttons\"><button type=\"submit\" data-text=\"Recalcular\" id=\"calculate-button\" data-post=\"2193\">Calcular<\/button><button type=\"reset\">Redefinir<\/button><\/div><div class=\"field is-checkbox hidden!\" id=\"field-auto-calc\"><input type=\"checkbox\" id=\"auto-calc\"><label for=\"auto-calc\">Calcular automaticamente<\/label><small>Se ativado, o resultado \u00e9 atualizado automaticamente quando voc\u00ea altera qualquer valor.<\/small><\/div><div class=\"fieldset-result is-hidden\" aria-labelledby=\"result-title\" aria-live=\"polite\" role=\"region\"> <h3 class=\"result-title bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 dark:from-primary-900 dark:to-gray-800\" id=\"result-title\"><span class=\"icon icon-s-pulse\" aria-hidden=\"true\"><\/span> Resultados da an\u00e1lise ROC<\/h3><div class=\"result-box\"><div class=\"field-result\" id=\"output-1\"><span class=\"field-title\"><span>\u00c1rea sob a curva ROC<\/span><span class=\"result-term\">AUC<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-1\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-2\"><span class=\"field-title\"><span>Coeficiente de Gini (2\u00b7AUC \u2212 1)<\/span><span class=\"result-term\">G<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-2\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-3\"><span class=\"field-title\"><span>Melhor ponto de corte (J de Youden)<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-3\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-4\"><span class=\"field-title\"><span>Matriz de confus\u00e3o no ponto de corte escolhido<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-4\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-5\"><span class=\"field-title\"><span>Pontos da curva ROC<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-5\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-6\"><span class=\"field-title\"><span>Como interpretar os resultados<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-6\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Copiar resultado\" aria-label=\"Copiar resultado\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><\/div><div class=\"result-actions\"><button type=\"button\" class=\"copy-link\"><svg viewBox=\"0 0 20 20\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\"><path d=\"M12.232 4.232a2.5 2.5 0 0 1 3.536 3.536l-1.225 1.224a.75.75 0 0 0 1.061 1.06l1.224-1.224a4 4 0 0 0-5.656-5.656l-3 3a4 4 0 0 0 .225 5.865.75.75 0 0 0 .977-1.138 2.5 2.5 0 0 1-.142-3.667l3-3Z\"\/><path d=\"M11.603 7.963a.75.75 0 0 0-.977 1.138 2.5 2.5 0 0 1 .142 3.667l-3 3a2.5 2.5 0 0 1-3.536-3.536l1.225-1.224a.75.75 0 0 0-1.061-1.06l-1.224 1.224a4 4 0 1 0 5.656 5.656l3-3a4 4 0 0 0-.225-5.865Z\"\/><\/svg><span class=\"copy-link__text\">Copiar link para este c\u00e1lculo<\/span><\/button><span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"copy-link-status\"><\/span><\/div><\/div><a href=\"#respond\" class=\"hidden transition-opacity duration-300 opacity-0 w-50 text-sm justify-center items-center gap-2 px-4 py-2 rounded bg-gray-200 text-gray-700 hover:bg-gray-300\" id=\"leave-comment\"><span class=\"icon icon-comments\" aria-hidden=\"true\"><\/span>Deixar um coment\u00e1rio<\/a><\/form><\/section><section id=\"calc-reactions\" class=\"not-prose hidden my-12 bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 border border-indigo-100 rounded-xl px-6 py-4 shadow-sm\" data-post=\"2193\" aria-live=\"polite\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\"><p id=\"calc-reactions-title\" class=\"text-sm text-gray-500 text-center mb-2\">O que voc\u00ea achou deste resultado?<\/p><div role=\"group\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\" class=\"grid grid-cols-3 sm:flex sm:flex-row sm:justify-around gap-4 sm:items-center sm:flex-wrap\"><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"like\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"like\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude00 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Curti <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"helpful\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"helpful\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\udca1 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">\u00datil <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"confused\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"confused\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude15 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Confuso <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"disappointed\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"disappointed\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude1e <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Decepcionado <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"inaccurate\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"inaccurate\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\u274c <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Impreciso <\/span><\/button><\/div><div id=\"reaction-message\" class=\"hidden mt-8 rounded-md border border-primary-100 bg-white\/50 backdrop-blur-sm px-4 py-2 text-sm text-center shadow-sm\"><\/div><\/section><div class=\"calcdash-ad not-prose calcdash-ad--calc_result calcdash-ad--in-article\"><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block\" data-ad-client=\"ca-pub-1721569815777345\" data-ad-slot=\"6317458308\" data-ad-layout=\"in-article\" data-ad-format=\"fluid\"><\/ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});<\/script><\/div>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-1\">.formula-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section class=\"formula-box\" aria-labelledby=\"formula-title\">\r\n\t<div id=\"formula-title\" class=\"not-prose font-display mb-4\"><span class=\"icon icon-formula\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>F\u00f3rmula da ROC AUC<\/h2><\/div>\r\n\t<figure class=\"not-prose formula\">\r\n\t\t<figcaption class=\"formula-title\">F\u00f3rmula<\/figcaption>\r\n\t\t<div class=\"text-base text-gray-800\" id=\"formula\">\n\\[ \\text{AUC} = \\frac{\\#\\{\\text{pares com } s_+ &gt; s_-\\} + \\tfrac{1}{2}\\,\\#\\{\\text{pares com } s_+ = s_-\\}}{P \\cdot N} \\]\n\\[ G = 2\\,\\text{AUC} - 1, \\qquad J = \\text{sensibilidade} + \\text{especificidade} - 1 = \\text{TPR} - \\text{FPR} \\]\n<\/div>\r\n\t<\/figure>\r\n\t<\/p>\n<p><strong>Onde:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\\(P\\) \u2014 n\u00famero de casos positivos (r\u00f3tulo 1)<\/li>\n<li>\\(N\\) \u2014 n\u00famero de casos negativos (r\u00f3tulo 0)<\/li>\n<li>\\(s_+\\) \u2014 escore de um caso positivo; \\(s_-\\) \u2014 escore de um caso negativo<\/li>\n<li>\\(G\\) \u2014 coeficiente de Gini (D de Somers), um reescalonamento da AUC<\/li>\n<li>\\(J\\) \u2014 estat\u00edstica J de Youden, usada para encontrar o melhor ponto de corte<\/li>\n<\/ul>\n<p>A AUC \u00e9 a probabilidade de um caso positivo sorteado ao acaso receber um escore maior do que um caso negativo sorteado ao acaso (empates valem meio acerto). Ela corresponde \u00e0 \u00e1rea trapezoidal sob a curva ROC e \u00e0 estat\u00edstica U de Mann\u2013Whitney dividida por \\(P \\cdot N\\).<\/p>\n<p>\r\n<\/section>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-2\">.calculation-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section id=\"calculation\" class=\"calculation-box\" aria-labelledby=\"calculation-title\">\r\n\t<div id=\"calculation-title\" class=\"not-prose font-display\"><span class=\"icon icon-unordered-list\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>ROC AUC \u2013 Exemplo de c\u00e1lculo<\/h2><\/div>\r\n\r\n<\/p>\n<p><strong>Exemplo:<\/strong> 10 casos, 5 positivos e 5 negativos, com os escores padr\u00e3o. Os escores positivos s\u00e3o 0,9; 0,85; 0,8; 0,75 e 0,6, e os escores negativos s\u00e3o 0,7; 0,4; 0,3; 0,2 e 0,1.<\/p>\n<p>H\u00e1 \\(P \\cdot N = 25\\) pares positivo\u2013negativo. Em 24 deles o caso positivo tem escore maior; o \u00fanico par mal ordenado \u00e9 (0,6; 0,7). N\u00e3o h\u00e1 empates, logo:<\/p>\n<p>\\[ \\text{AUC} = \\frac{24 + \\tfrac{1}{2}\\cdot 0}{5 \\times 5} = 0.96 \\]<\/p>\n<p><strong>Resultado:<\/strong> AUC = 0,96, coeficiente de Gini \\(2 \\times 0.96 - 1 = 0.92\\). O melhor ponto de corte pelo J de Youden \u00e9 <strong>escore \u2265 0,6<\/strong> (sensibilidade 100%, especificidade 80%, \\(J = 0.8\\)). No limiar padr\u00e3o de 0,5, a matriz de confus\u00e3o \u00e9 VP = 5, FP = 1, FN = 0, VN = 4 (acur\u00e1cia 90%).<\/p>\n<p>\n\r\n<\/section>\n<h2>Como usar a calculadora<\/h2>\n<ol>\n<li>Cole os <strong>R\u00f3tulos de classe reais (0 ou 1)<\/strong> no primeiro campo \u2014 um r\u00f3tulo por caso, separados por espa\u00e7os, quebras de linha ou ponto e v\u00edrgula. Use 1 para a classe positiva e 0 para a classe negativa.<\/li>\n<li>Cole os <strong>Escores de previs\u00e3o<\/strong> no segundo campo, na mesma ordem dos r\u00f3tulos. Qualquer escala num\u00e9rica serve (probabilidades, sa\u00eddas do modelo, notas); v\u00edrgulas decimais s\u00e3o aceitas.<\/li>\n<li>Se quiser, altere o <strong>Limiar da matriz de confus\u00e3o<\/strong> (padr\u00e3o 0,5). Um caso \u00e9 previsto como positivo quando seu escore \u00e9 \u2265 esse ponto de corte. O limiar n\u00e3o afeta a AUC.<\/li>\n<li>Leia os resultados: a <strong>\u00c1rea sob a curva ROC<\/strong>, o <strong>coeficiente de Gini<\/strong>, o <strong>melhor ponto de corte (J de Youden)<\/strong>, a matriz de confus\u00e3o no seu limiar e uma tabela com os pontos da curva ROC que voc\u00ea pode plotar.<\/li>\n<\/ol>\n<p>As duas listas devem ter o mesmo comprimento, e os dados precisam conter pelo menos um caso positivo e um negativo \u2014 caso contr\u00e1rio, nenhum ordenamento pode ser avaliado.<\/p>\n<h2>O que \u00e9 a ROC AUC?<\/h2>\n<p>A curva ROC (Receiver Operating Characteristic, ou caracter\u00edstica de opera\u00e7\u00e3o do receptor) mostra como um classificador bin\u00e1rio se comporta em cada ponto de corte poss\u00edvel. Cada ponto da curva \u00e9 um par (taxa de falsos positivos, taxa de verdadeiros positivos) obtido ao classificar como positivos todos os casos com escore \u2265 determinado corte. Ao percorrer o corte do maior para o menor, a curva vai da origem (nada previsto como positivo) at\u00e9 o canto superior direito (tudo previsto como positivo).<\/p>\n<p>A AUC \u2014 a \u00e1rea sob essa curva \u2014 resume a curva inteira em um \u00fanico n\u00famero. Ela tem um significado probabil\u00edstico direto: a chance de um caso positivo escolhido ao acaso ter escore maior que um caso negativo escolhido ao acaso. Um ordenamento perfeito d\u00e1 AUC = 1; um ordenamento in\u00fatil (aleat\u00f3rio) d\u00e1 AUC = 0,5; um ordenamento consistentemente invertido d\u00e1 AUC &lt; 0,5, o que indica que voc\u00ea deve inverter o sentido dos seus escores.<\/p>\n<p>Um guia aproximado \u00fatil: 0,9\u20131 excelente, 0,8\u20130,9 bom, 0,7\u20130,8 razo\u00e1vel, 0,6\u20130,7 fraco, 0,5 n\u00e3o melhor que o acaso. O coeficiente de Gini \\(2\\cdot\\text{AUC}-1\\) reescala essa escala de modo que 0 signifique acaso e 1 signifique perfei\u00e7\u00e3o; ele \u00e9 comum em credit scoring, onde tamb\u00e9m \u00e9 chamado de D de Somers.<\/p>\n<p>Diferentemente da acur\u00e1cia ou da precis\u00e3o, a AUC \u00e9 <em>independente de limiar<\/em>: ela mede a qualidade com que os escores <em>ordenam<\/em> os casos, independentemente de qualquer corte que voc\u00ea venha a escolher depois. Isso a torna a m\u00e9trica natural para comparar modelos de pontua\u00e7\u00e3o, mas tamb\u00e9m significa que ela n\u00e3o diz nada sobre calibra\u00e7\u00e3o \u2014 um escore de 0,8 n\u00e3o precisa corresponder a uma probabilidade de 80%. Se voc\u00ea precisar de m\u00e9tricas de matriz de confus\u00e3o em um corte espec\u00edfico, use esta ferramenta junto com a <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-matriz-de-confusao\/\">calculadora de Matriz de Confus\u00e3o<\/a>.<\/p>\n<h2>Escolhendo um ponto de corte<\/h2>\n<p>A calculadora indica o corte que maximiza a estat\u00edstica J de Youden, \\(J = \\text{sensibilidade} + \\text{especificidade} - 1\\) \u2014 o ponto da curva ROC mais distante da diagonal. \u00c9 uma escolha padr\u00e3o sensata, mas nem sempre \u00e9 a melhor na pr\u00e1tica. Em rastreamento m\u00e9dico, voc\u00ea pode querer alta sensibilidade e aceitar mais falsos positivos; em um teste confirmat\u00f3rio ou na detec\u00e7\u00e3o de fraudes com investiga\u00e7\u00f5es custosas, a especificidade pode pesar mais. Use a tabela de pontos da ROC para ver o equil\u00edbrio entre sensibilidade e especificidade em cada escore distinto e escolha o corte que se ajusta aos seus custos.<\/p>\n<p>Como a AUC \u00e9 uma medida de ordenamento, ela est\u00e1 intimamente ligada a outras estat\u00edsticas de postos. Se voc\u00ea estiver analisando concord\u00e2ncia de ordena\u00e7\u00f5es de forma mais geral, a <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/calculadora-tau-de-kendall\/\">calculadora de Tau de Kendall<\/a> cobre pares concordantes e discordantes entre duas vari\u00e1veis.<\/p>\n<h2>Premissas, limita\u00e7\u00f5es e dicas<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Apenas resultados bin\u00e1rios.<\/strong> Os r\u00f3tulos devem ser exatamente 0 ou 1. Para problemas multiclasse, calcule uma AUC por classe (um contra todos).<\/li>\n<li><strong>Independ\u00eancia.<\/strong> Cada caso contribui com um r\u00f3tulo e um escore, e assume-se que os casos s\u00e3o independentes. Medi\u00e7\u00f5es repetidas do mesmo indiv\u00edduo violam essa premissa.<\/li>\n<li><strong>Empates s\u00e3o tratados<\/strong> contando cada par positivo\u2013negativo empatado como meio acerto, o que coincide com a AUC trapezoidal e a conven\u00e7\u00e3o da U de Mann\u2013Whitney.<\/li>\n<li><strong>Amostras pequenas.<\/strong> Com poucos casos, a AUC tem um intervalo de confian\u00e7a largo; vale a pena reportar um intervalo de Hanley\u2013McNeil ou DeLong junto com ela. O exemplo padr\u00e3o de 10 casos serve apenas para ilustra\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<li><strong>Desbalanceamento de classes.<\/strong> A AUC \u00e9 insens\u00edvel \u00e0 propor\u00e7\u00e3o entre positivos e negativos, o que pode ser uma vantagem ou um ponto cego \u2014 um modelo pode ter AUC alta e ainda assim deixar passar muitos positivos reais. Verifique a matriz de confus\u00e3o e m\u00e9tricas como a <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/estatistica\/razao-de-chances-e-risco-relativo\/\">raz\u00e3o de chances<\/a> para avaliar o impacto pr\u00e1tico.<\/li>\n<li><strong>AUC &lt; 0,5<\/strong> significa que seus escores est\u00e3o invertidos: use a l\u00f3gica \"escore \u2264 corte\" ou troque os r\u00f3tulos.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Informe os r\u00f3tulos de classe (0\/1) e os escores de previs\u00e3o para calcular a ROC AUC, o coeficiente de Gini, o melhor ponto de corte pelo J de Youden, a matriz de confus\u00e3o e todos os pontos da curva ROC.<\/p>\n","protected":false},"author":3168,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[12],"tags":[65],"class_list":["post-2193","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-estatistica","tag-probabilidade"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2193","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3168"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2193"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2193\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2193"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2193"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2193"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}