Para problemas de classificação binária, algumas métricas são mais apropriadas do que outras. Vamos analisar as opções: a) Acurácia - É uma métrica comum que mede a proporção de previsões corretas em relação ao total de previsões. É frequentemente utilizada em problemas de classificação. b) R² (Coeficiente de Determinação) - Essa métrica é mais utilizada em problemas de regressão, não em classificação. c) Mean Squared Error (MSE) - Também é uma métrica de regressão, que mede a média dos erros ao quadrado, não sendo adequada para classificação binária. d) F1-Score - É uma métrica que combina precisão e recall, sendo muito utilizada em problemas de classificação, especialmente quando há classes desbalanceadas. e) Média ponderada - Essa opção não é uma métrica específica, mas pode se referir a uma forma de calcular médias em contextos variados. Dentre as opções, tanto a) Acurácia quanto d) F1-Score são comumente utilizadas em problemas de classificação binária. No entanto, a F1-Score é especialmente importante em contextos onde as classes estão desbalanceadas. Portanto, a resposta correta é: d) F1-Score.