ANÁLISE PREDITIVA E CLASSIFICACAO

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22/02/2022 22:33 Avaliação de Recuperação: ANÁLISE PREDITIVA E CLASSIFICACAO
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Avaliação de Recuperação
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Tentativa 1 73 minutos 7 de 10
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0 / 1 ptsPergunta 1IncorretaIncorreta
A respeito das tarefas de Machine Learning, considere as seguintes
afirmações:
 
I - Classificação objetiva agrupar amostras homogêneas de dados.
II - Regressão é uma tarefa sem meta que busca minerar itens
frequentes.
III - Agrupamento visa reunir amostras similares em um conjunto de
dados.
 
Analise as seguintes assertivas quanto à veracidade – V para
VERDADEIRO, ou F para FALSO:
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F, V, V
 
.
 
 V, V, V
 
 
 F, F, V
 
 
 V, V, F
 
 
 F, F, F
 
 
A primeira e a segunda asserções são falsas porque
classificação e regressão estimam valores conhecidos para
amostras. Já a última asserção é verdadeira porque a tarefa de
agrupamento busca reunir amostras de um conjunto de dados
em grupos semelhantes
0 / 1 ptsPergunta 2IncorretaIncorreta
Leia atentamente as informações contidas nas colunas “A” e “B” para,
em seguida, assinalar a alternativa que reúne as correspondências
CORRETAS entre as informações nessas contidas.
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Coluna A:
I. Classificação
II. Agrupamento
III. Mineração de itens frequentes
 
Coluna B:
1. Reunir clientes em grupos por similaridade.
2. Discriminar clientes entre bons e maus pagadores.
3. Encontrar um perfil de cliente por associação entre os produtos
comprados por cada um.
 
 
 I-3; II-2; III-1.
 
 
 I-2; II-1; III-3.
 
 
I-2; II-3; III-1.
 
 
 I-1; II-3; III-2.
 
 
 
 
 I-1; II-2; III-3.
 
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Métodos de classificação buscam discriminar classes de
objetos. Técnicas de agrupamento objetivam formar grupos por
estratégias de similaridade. Aplicações de mineração de itens
frequentes buscam pela associação entre diferentes tipos de
objetos.
1 / 1 ptsPergunta 3
A respeito das principais atividades realizadas durante o pré-
processamento de dados visando à modelagem de soluções
analíticas, considere as seguintes afirmações:
 
( ) Os atributos menos importantes são removidos durante a integração
de dados entre conjuntos de dados diferentes.
( ) O desbalanceamento de objetos entre classes pode ser corrigido
durante o processo de aprendizagem de algoritmos evolutivos.
( ) A inconsistência de dados reflete a qualidade e a distribuição
multiplataforma dos dados.
 
Assinale a alternativa que contenha a sequência CORRETA:
 
 
 
F – F – V.
 
 
 V – V – V.
 
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 V – V – F.
 
 
 F – V – V.
 
 
 F – F – F.
 
 Os atributos menos importantes são eliminados na
atividade de remoção de atributos. O desbalanceamento de
dados entre classes não pode ser corrigido durante o processo
de aprendizagem por nenhum algoritmo de classificação. A
inconsistência dos dados em soluções analíticas reflete a
qualidade dos dados, mas não a distribuição deles entre
plataformas.
0 / 1 ptsPergunta 4IncorretaIncorreta
A respeito das técnicas para o tratamento do desbalanceamento de
dados entre classes em tarefas de classificação, analise as seguintes
assertivas quanto à veracidade – V para VERDADEIRO ou F para
FALSO:
 
I. A inclusão de novos exemplos na classe minoritária é uma solução
que pode levar a overfitting no modelo de decisão.
II. Pode-se tratar o desbalanceamento por meio de atribuição de
custos de classificação aos objetos de treinamento.
III. Em problemas de classificação binária, a quantidade de exemplos
na classe positiva deve ser maior do que na classe negativa.
IV. A ideia de classificação com apenas uma classe é uma estratégia
que pode ser utilizada no aprendizado de problemas
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desbalanceados.
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
 
 
 
 F, F, F, V.
 
 
 F, V, F, V.
 
 
 V, V, V, F.
 
 
 F, F, V, V.
 
 
 V, V, F, V.
 
  Independentemente do problema de classificação e da
quantidade de classes que o problema abranja, deve existir
equilíbrio entre todas as classes mapeadas.
1 / 1 ptsPergunta 5
Na modelagem preditiva, ____________________ corresponde à
generalização de ____________________ a partir de casos
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específicos. Considerando a base de dados como sendo esses casos
específicos, o modelo preditivo corresponde à regra geral construída a
partir deles. Assim, o ____________________ é o responsável por
construir essa regra geral.
 
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas acima.
 
 
 
 a regra específica – regras gerais – algoritmo de indução
 
 
 
 a indução – regras gerais – algoritmo de indução
 
 
 a regra geral – bases de dados – processo
 
 
a indução – regras específicas – algoritmo de aprendizagem
 
 
 a regra geral – bases de dados – algoritmo de aprendizagem
 
Na modelagem preditiva, a indução corresponde à
generalização de regras gerais a partir de casos específicos.
Considerando a base de dados como esses casos específicos,
o modelo preditivo corresponde à regra geral construída a partir
deles. Assim, o algoritmo de indução é o responsável por
construir essa regra geral.
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1 / 1 ptsPergunta 6
A respeito de sobreajuste (overfitting), assinale a alternativa correta.
 
 
 
 Trata-se de um comportamento de modelos preditivos que não
generalizam bem além dos dados de treinamento.
 
 
 É uma característica dos modelos de classificação que favorece o
desempenho preditivo do estimador.
 
 
 Trata-se de um fenômeno que pode acontecer em conjuntos de dados
desbalanceados.
 
 
 Não pode ser aplicado em eventos raros, como dados que aparecem
poucas vezes no subconjunto de treinamento.
 
 
 
 É uma técnica para tratamento de dados capaz de corrigir ruídos em
conjuntos de dados desbalanceados.
 
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O overfitting (sobreajuste) é uma característica dos modelos
preditivos em que existe uma tendência dos métodos de
Machine Learning em adaptar os modelos aos dados de
treinamento, prejudicando a generalização em pontos de dados
não observados.
1 / 1 ptsPergunta 7
Considerando as ferramentasde análise e manipulação de dados,
assinale a alternativa que corresponde a uma ou mais ferramentas
presentes na linguagem R.
 
 wranglr, dplyr e ggplot2
 
 dplyr, ggplot2 e tidyr
 dply, tidyr e numpy
 numpy, pandas e scikit-learn
 modelr, dplyr e tidyr
Os pacotes dplyr, ggplot2 e tidyr são as principais ferramentas
para análise e manipulação de dados em R.
0 / 1 ptsPergunta 8IncorretaIncorreta
Considerando a comunicação de projetos de análise preditiva e
classificação de dados por meio de gráficos, assinale a alternativa que
apresenta elementos para uma boa comunicação em linguagem R.
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 Templates, rótulos e notas.
 
 
Rótulos, anotações e escalas.
 
 
 Zoom, anotações e padrões.
 
 
 Rótulos, anotações e lendas.
 
 
 Templates, temas e notas.
 
 
  Rótulos, anotações e escalas são três dos principais
elementos para a construção de bons gráficos com a finalidade
de apresentação de resultados em R.
0 / 1 ptsPergunta 9IncorretaIncorreta
Entre os modelos de Machine Learning mais comuns nas tarefas de
classificação, a Regressão Logística é uma técnica que permite
estimar a probabilidade associada de ocorrência de um evento (como
um tumor cancerígeno) a partir de um conjunto de características
explicativas.
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Considere trabalhar com a Regressão Logística em Python e assinale
a alternativa que apresenta corretamente o código associado à
importação da classe e dos métodos associados:
 
 
 
from sklearn.tree import LogisticRegression
 
 
 from sklearn.linear import LogisticRegression
 
 
 from sklearn.linear_model import LogisticRegression
 
 
 
 from sklearn.probabilistic import LogisticRegression
 
 
 from sklearn.regression_model import LogisticRegression
 
 Para importar os recursos da Regressão Logística em Python,
devemos usar o comando from sklearn.linear_model import
LogisticRegression.
0 / 1 ptsPergunta 10IncorretaIncorreta
22/02/2022 22:33 Avaliação de Recuperação: ANÁLISE PREDITIVA E CLASSIFICACAO
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A respeito da etapa de compreensão do negócio no fluxo de trabalho
para construção de aplicações de ciência de dados em Python,
assinale a alternativa correta.
 
 
 
 A missão do analista pode ser determinada por meio de bibliotecas
Python.
 
 
 Os dados do projeto determinam qual é a tarefa preditiva a ser
realizada.
 
 
 A tarefa de modelagem pode ser identificada por meio do objetivo do
projeto.
 
 
 Os dados do projeto determinam como o objetivo deverá ser
construído.
 
 
 A linguagem Python é útil para a seleção de objetivos de projetos.
 
 
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 A determinação do objetivo do projeto de ciência de
dados é fundamental para a identificação da tarefa preditiva a
ser realizada.
Pontuação do teste: 4 de 10