# Dataset Evaluation Metrics
Medidas quantitativas de qualidade, relevância, representatividade, fairness e adequação da tarefa do dataset.
Dataset evaluation metrics fornecem uma maneira principiada de julgar se um dataset é adequado para uma determinada tarefa de machine learning ou data science. Eles abrangem (a) estatísticas descritivas para resumir distribuições, tendência central e dispersão; (b) data quality metrics que avaliam precisão, completude e consistência; (c) dataset complexity metrics que descrevem a escala e a estrutura dos dados; e (d) class balance metrics que revelam a distribuição entre os rótulos alvo. A prática moderna também exige atenção explícita a bias e fairness, risco de data leakage, considerações de privacidade e avaliação alinhada à tarefa. Este registro expande as categorias tradicionais com estatísticas descritivas aprimoradas (incluindo skewness, kurtosis, range e interquartile range), tratamento explícito de missing values e outliers, e orientação prática sobre limiares de reporting e interpretação. Ele também clarifica escolhas de terminologia (metrics vs measures) e destaca potenciais lacunas conceituais como bias, representatividade e leakage que podem minar o desempenho downstream se ignoradas. As quatro categorias centrais são descritas em profundidade abaixo, seguidas por políticas para reporting, replication e interpretação, além de um glossário conciso de termos relacionados.
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❓ Perguntas frequentes
What are dataset evaluation metrics and why are they important?
They quantify dataset quality, relevance, and fairness, enabling principled dataset selection and safer model deployment.
Which metric categories are commonly used?
Descriptive statistics, data quality, dataset complexity, and class balance, with explicit bias/fairness considerations.
Should fairness and bias be included in evaluation?
Yes. Assessing representativeness and potential discriminatory effects helps prevent biased model outcomes.
How should missing values be handled in metrics?
Report missingness rates, impute where appropriate, and normalize or flag metrics to missing data to preserve comparability.
What is the role of leakage risk in evaluation?
Identify and mitigate features that encode target information or target leakage to avoid inflated estimates.