O que significa "Medidas de Não Conformidade"?

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## Medidas de Não Conformidade

Medidas de não conformidade são ferramentas usadas pra avaliar o quão bem uma previsão se encaixa em um certo conjunto de expectativas. Em termos simples, elas ajudam a gente a decidir se um resultado é surpreendente ou esperado com base em dados anteriores.

## Por Que Elas São Importantes?

Essas medidas são super importantes pra tornar as previsões mais confiáveis. Ao checar como diferentes previsões se comparam com o que já vimos antes, conseguimos entender melhor o nível de incerteza nas nossas previsões. Isso é especialmente útil quando trabalhamos com modelos complexos que não mostram facilmente como chegam às suas conclusões.

## Como Elas Funcionam?

Quando um modelo faz uma previsão, as medidas de não conformidade calculam uma pontuação que reflete o quanto aquela previsão é incomum em comparação com exemplos passados. Uma pontuação mais baixa indica que a previsão tá alinhada com dados anteriores, enquanto uma pontuação mais alta sugere que pode ser um ponto fora da curva.

## Aplicações

As medidas de não conformidade são especialmente úteis em situações onde decisões rápidas são necessárias. Elas permitem cálculos mais rápidos e ajudam na análise mais eficiente do desempenho do modelo, especialmente na hora de interpretar resultados de técnicas complexas de machine learning.

## Conclusão

No geral, as medidas de não conformidade são essenciais pra melhorar a confiança e a clareza das previsões feitas pelos modelos. Elas ajudam a avaliar quanto a gente pode confiar nas previsões e ajudam a tomar decisões informadas com base nelas.