# Quando é que uma métrica de confiança cria uma certeza que o sistema ainda não possui?
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language: pt-PT
content_type: note-question
status: published
description: Uma cifra bem calibrada em agregado pode estar mal calibrada justamente no caso que alguém tem à frente.

Publicávamos uma cifra de confiança a par de cada previsão porque parecia o mais honesto. Mudámos de critério.

O problema não era a calibração agregada, que estava razoavelmente bem. Era o uso. Um número com decimais transmite uma precisão que o procedimento não tem, e quem o recebe compara-o com outros números e decide sobre essa comparação. Com o tempo, um limiar transforma-se numa regra de negócio que ninguém aprovou.

Além disso, uma calibração correta em agregado não diz nada sobre o caso concreto. Quando a linha que está à frente se parece pouco com aquilo que o modelo viu durante o treino, a cifra continua a sair com a mesma segurança tipográfica.

Agora mostramos três coisas em vez de uma: uma categoria com significado operativo definido, um aviso explícito quando o caso fica fora da distribuição habitual, e a calibração do modelo nesse segmento. Ocupa mais espaço e mudou conversas inteiras.

O que não resolvemos é a incerteza que vem dos dados que faltam, que é a mais frequente. Nenhum intervalo a recolhe, porque não está no modelo: está naquilo que ninguém registou.

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