A matriz de confusão constitui um recurso fundamental para a avaliação do desempenho de modelos de classificação no campo do aprendizado de máquina. Esse instrumento possibilita uma visualização precisa do comportamento do modelo frente às diversas classes, facilitando a identificação de erros de classificação. Nessa matriz, as linhas correspondem às classes reais, e as colunas, às classes preditas por modelo de classificação binária.

Com base no texto e na matriz de confusão apresentados, julgue o item a seguir.

Para a matriz em questão, o F1-score, que é a média harmônica entre precisão e sensibilidade, atingiu 67,5%.