A matriz de confusão é uma ferramenta fundamental na avaliação de algoritmos de classificação. Ela permite visualizar o desempenho do modelo ao comparar as previsões feitas pelo algoritmo com as classes reais dos dados. Analisando as alternativas: a) Uma tabela que descreve a performance de um algoritmo de classificação comparando as previsões do modelo com as classes reais. - Esta definição está correta e descreve exatamente o que é uma matriz de confusão. b) Um gráfico de barras que mostra a distribuição de classes no modelo. - Isso não é uma matriz de confusão, mas sim uma representação gráfica de dados. c) Um gráfico que mostra a relação entre variáveis contínuas no modelo. - Isso se refere a outros tipos de gráficos, como gráficos de dispersão, e não à matriz de confusão. d) Uma técnica usada para ajustar hiperparâmetros. - Isso se refere a métodos de otimização de modelos, não à matriz de confusão. e) Uma ferramenta para calcular a perda do modelo. - Embora a matriz de confusão possa ser usada para entender o desempenho do modelo, ela não é uma ferramenta para calcular a perda diretamente. Portanto, a alternativa correta é: a) Uma tabela que descreve a performance de um algoritmo de classificação comparando as previsões do modelo com as classes reais.