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Teorias e Aplicações dos Modelos Supervisionados

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Questões resolvidas

Esta prova explora os conceitos e a aplicação de modelos supervisionados, incluindo as diferenças entre algoritmos de classificação e regressão, bem como as técnicas para avaliar o desempenho desses modelos.
O que define um modelo de regressão em aprendizado supervisionado?
a) Ele é utilizado para prever variáveis categóricas.
b) Ele é utilizado para prever valores contínuos.
c) Ele não exige dados rotulados para o treinamento.
d) Ele faz previsões de acordo com a probabilidade de ocorrência de um evento.
e) Ele se baseia em regras de associação para prever valores.

Qual é a principal vantagem de usar o algoritmo de árvore de decisão em relação a outros modelos de classificação?
a) Ele pode ser interpretado e visualizado facilmente.
b) Ele requer um grande número de parâmetros para ser treinado.
c) Ele é mais preciso que qualquer outro modelo.
d) Ele não necessita de pré-processamento de dados.
e) Ele é capaz de lidar com dados de alta dimensionalidade sem overfitting.

O que é o erro de generalização?
a) O erro cometido por um modelo durante o treinamento.
b) A diferença entre as previsões do modelo e os valores reais nos dados de teste.
c) A taxa de falsos negativos em uma classificação binária.
d) O erro cometido durante a validação cruzada.
e) O erro causado pela escolha do modelo errado.

Qual das opções é uma característica do modelo K-vizinhos mais próximos (K-NN)?
a) Ele pode ser usado apenas para problemas de classificação binária.
b) Ele é um modelo baseado em aprendizado não supervisionado.
c) Ele faz previsões com base nos k vizinhos mais próximos de uma amostra.
d) Ele não utiliza distâncias para tomar decisões.
e) Ele ajusta um único parâmetro para prever resultados.

O que caracteriza o overfitting em modelos supervisionados?
a) O modelo tem alta precisão tanto nos dados de treinamento quanto de teste.
b) O modelo aprende padrões gerais, mas tem baixo desempenho em novos dados.
c) O modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento e perde capacidade de generalização.
d) O modelo subestima a complexidade dos dados.
e) O modelo faz previsões incorretas em todas as amostras.

Qual é o papel da regularização L2 (Ridge) em modelos de regressão?
a) Ela reduz a complexidade do modelo removendo características irrelevantes.
b) Ela penaliza os parâmetros do modelo para evitar que se ajustem demais aos dados de treinamento.
c) Ela ajusta os parâmetros do modelo de maneira a maximizar a acurácia.
d) Ela aumenta a variabilidade do modelo para melhorar a flexibilidade.
e) Ela evita que o modelo seja afetado por dados ausentes.

Em um modelo de Naive Bayes, qual suposição é feita sobre as variáveis de entrada?
a) Elas são independentes umas das outras.
b) Elas seguem uma distribuição normal.
c) Elas são todas discretas.
d) Elas estão correlacionadas linearmente.
e) Elas seguem uma distribuição uniforme.

O que caracteriza a métrica de precisão?
a) A taxa de acerto entre as previsões e os valores reais.
b) A proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de previsões positivas feitas pelo modelo.
c) A média entre os valores previstos e reais.
d) A taxa de falsos negativos nas classificações.
e) A quantidade de instâncias corretamente classificadas para cada classe.

O que é a validação cruzada em modelos de aprendizado supervisionado?
a) Um processo para melhorar a precisão de modelos de classificação.
b) Um método de avaliação do modelo utilizando múltiplos subconjuntos dos dados.
c) Uma técnica para aumentar a dimensionalidade dos dados.
d) Uma abordagem para eliminar características redundantes dos dados.
e) Um algoritmo que ajusta os pesos das camadas em redes neurais.

O que é a curva ROC utilizada para avaliar?
a) A acurácia do modelo em prever valores contínuos.
b) A capacidade do modelo de distinguir entre as classes positivas e negativas.
c) A precisão do modelo em relação aos dados de treinamento.
d) A variação da taxa de erro à medida que o modelo ajusta seus parâmetros.
e) A velocidade de treinamento de um modelo de aprendizado supervisionado.

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Questões resolvidas

Esta prova explora os conceitos e a aplicação de modelos supervisionados, incluindo as diferenças entre algoritmos de classificação e regressão, bem como as técnicas para avaliar o desempenho desses modelos.
O que define um modelo de regressão em aprendizado supervisionado?
a) Ele é utilizado para prever variáveis categóricas.
b) Ele é utilizado para prever valores contínuos.
c) Ele não exige dados rotulados para o treinamento.
d) Ele faz previsões de acordo com a probabilidade de ocorrência de um evento.
e) Ele se baseia em regras de associação para prever valores.

Qual é a principal vantagem de usar o algoritmo de árvore de decisão em relação a outros modelos de classificação?
a) Ele pode ser interpretado e visualizado facilmente.
b) Ele requer um grande número de parâmetros para ser treinado.
c) Ele é mais preciso que qualquer outro modelo.
d) Ele não necessita de pré-processamento de dados.
e) Ele é capaz de lidar com dados de alta dimensionalidade sem overfitting.

O que é o erro de generalização?
a) O erro cometido por um modelo durante o treinamento.
b) A diferença entre as previsões do modelo e os valores reais nos dados de teste.
c) A taxa de falsos negativos em uma classificação binária.
d) O erro cometido durante a validação cruzada.
e) O erro causado pela escolha do modelo errado.

Qual das opções é uma característica do modelo K-vizinhos mais próximos (K-NN)?
a) Ele pode ser usado apenas para problemas de classificação binária.
b) Ele é um modelo baseado em aprendizado não supervisionado.
c) Ele faz previsões com base nos k vizinhos mais próximos de uma amostra.
d) Ele não utiliza distâncias para tomar decisões.
e) Ele ajusta um único parâmetro para prever resultados.

O que caracteriza o overfitting em modelos supervisionados?
a) O modelo tem alta precisão tanto nos dados de treinamento quanto de teste.
b) O modelo aprende padrões gerais, mas tem baixo desempenho em novos dados.
c) O modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento e perde capacidade de generalização.
d) O modelo subestima a complexidade dos dados.
e) O modelo faz previsões incorretas em todas as amostras.

Qual é o papel da regularização L2 (Ridge) em modelos de regressão?
a) Ela reduz a complexidade do modelo removendo características irrelevantes.
b) Ela penaliza os parâmetros do modelo para evitar que se ajustem demais aos dados de treinamento.
c) Ela ajusta os parâmetros do modelo de maneira a maximizar a acurácia.
d) Ela aumenta a variabilidade do modelo para melhorar a flexibilidade.
e) Ela evita que o modelo seja afetado por dados ausentes.

Em um modelo de Naive Bayes, qual suposição é feita sobre as variáveis de entrada?
a) Elas são independentes umas das outras.
b) Elas seguem uma distribuição normal.
c) Elas são todas discretas.
d) Elas estão correlacionadas linearmente.
e) Elas seguem uma distribuição uniforme.

O que caracteriza a métrica de precisão?
a) A taxa de acerto entre as previsões e os valores reais.
b) A proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de previsões positivas feitas pelo modelo.
c) A média entre os valores previstos e reais.
d) A taxa de falsos negativos nas classificações.
e) A quantidade de instâncias corretamente classificadas para cada classe.

O que é a validação cruzada em modelos de aprendizado supervisionado?
a) Um processo para melhorar a precisão de modelos de classificação.
b) Um método de avaliação do modelo utilizando múltiplos subconjuntos dos dados.
c) Uma técnica para aumentar a dimensionalidade dos dados.
d) Uma abordagem para eliminar características redundantes dos dados.
e) Um algoritmo que ajusta os pesos das camadas em redes neurais.

O que é a curva ROC utilizada para avaliar?
a) A acurácia do modelo em prever valores contínuos.
b) A capacidade do modelo de distinguir entre as classes positivas e negativas.
c) A precisão do modelo em relação aos dados de treinamento.
d) A variação da taxa de erro à medida que o modelo ajusta seus parâmetros.
e) A velocidade de treinamento de um modelo de aprendizado supervisionado.

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Prova- 131: Teorias e Aplicações dos Modelos Supervisionados
Introdução
Esta prova explora os conceitos e a aplicação de modelos supervisionados, incluindo as diferenças entre algoritmos de classificação e regressão, bem como as técnicas para avaliar o desempenho desses modelos.
Questões
1. O que define um modelo de regressão em aprendizado supervisionado?
a) Ele é utilizado para prever variáveis categóricas.
b) Ele é utilizado para prever valores contínuos.
c) Ele não exige dados rotulados para o treinamento.
d) Ele faz previsões de acordo com a probabilidade de ocorrência de um evento.
e) Ele se baseia em regras de associação para prever valores.
2. Qual é a principal vantagem de usar o algoritmo de árvore de decisão em relação a outros modelos de classificação?
a) Ele pode ser interpretado e visualizado facilmente.
b) Ele requer um grande número de parâmetros para ser treinado.
c) Ele é mais preciso que qualquer outro modelo.
d) Ele não necessita de pré-processamento de dados.
e) Ele é capaz de lidar com dados de alta dimensionalidade sem overfitting.
3. O que é o erro de generalização?
a) O erro cometido por um modelo durante o treinamento.
b) A diferença entre as previsões do modelo e os valores reais nos dados de teste.
c) A taxa de falsos negativos em uma classificação binária.
d) O erro cometido durante a validação cruzada.
e) O erro causado pela escolha do modelo errado.
4. Qual das opções é uma característica do modelo K-vizinhos mais próximos (K-NN)?
a) Ele pode ser usado apenas para problemas de classificação binária.
b) Ele é um modelo baseado em aprendizado não supervisionado.
c) Ele faz previsões com base nos k vizinhos mais próximos de uma amostra.
d) Ele não utiliza distâncias para tomar decisões.
e) Ele ajusta um único parâmetro para prever resultados.
5. O que caracteriza o overfitting em modelos supervisionados?
a) O modelo tem alta precisão tanto nos dados de treinamento quanto de teste.
b) O modelo aprende padrões gerais, mas tem baixo desempenho em novos dados.
c) O modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento e perde capacidade de generalização.
d) O modelo subestima a complexidade dos dados.
e) O modelo faz previsões incorretas em todas as amostras.
6. Qual é o papel da regularização L2 (Ridge) em modelos de regressão?
a) Ela reduz a complexidade do modelo removendo características irrelevantes.
b) Ela penaliza os parâmetros do modelo para evitar que se ajustem demais aos dados de treinamento.
c) Ela ajusta os parâmetros do modelo de maneira a maximizar a acurácia.
d) Ela aumenta a variabilidade do modelo para melhorar a flexibilidade.
e) Ela evita que o modelo seja afetado por dados ausentes.
7. Em um modelo de Naive Bayes, qual suposição é feita sobre as variáveis de entrada?
a) Elas são independentes umas das outras.
b) Elas seguem uma distribuição normal.
c) Elas são todas discretas.
d) Elas estão correlacionadas linearmente.
e) Elas seguem uma distribuição uniforme.
8. O que caracteriza a métrica de precisão?
a) A taxa de acerto entre as previsões e os valores reais.
b) A proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de previsões positivas feitas pelo modelo.
c) A média entre os valores previstos e reais.
d) A taxa de falsos negativos nas classificações.
e) A quantidade de instâncias corretamente classificadas para cada classe.
9. O que é a validação cruzada em modelos de aprendizado supervisionado?
a) Um processo para melhorar a precisão de modelos de classificação.
b) Um método de avaliação do modelo utilizando múltiplos subconjuntos dos dados.
c) Uma técnica para aumentar a dimensionalidade dos dados.
d) Uma abordagem para eliminar características redundantes dos dados.
e) Um algoritmo que ajusta os pesos das camadas em redes neurais.
10. O que é a curva ROC utilizada para avaliar?
a) A acurácia do modelo em prever valores contínuos.
b) A capacidade do modelo de distinguir entre as classes positivas e negativas.
c) A precisão do modelo em relação aos dados de treinamento.
d) A variação da taxa de erro à medida que o modelo ajusta seus parâmetros.
e) A velocidade de treinamento de um modelo de aprendizado supervisionado.
Gabarito e Justificativas
1. b) O modelo de regressão é utilizado para prever valores contínuos.
2. a) O algoritmo de árvore de decisão é fácil de interpretar e pode ser visualizado de maneira simples.
3. b) O erro de generalização é a diferença entre as previsões feitas pelo modelo e os valores reais nos dados de teste.
4. c) O modelo K-NN faz previsões com base nos k vizinhos mais próximos de uma amostra.
5. c) O overfitting ocorre quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, perdendo a capacidade de generalizar.
6. b) A regularização L2 (Ridge) penaliza os parâmetros do modelo para evitar que se ajustem demais aos dados de treinamento.
7. a) O Naive Bayes assume que as variáveis são independentes entre si.
8. b) A precisão mede a proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de previsões positivas feitas pelo modelo.
9. b) A validação cruzada avalia o desempenho do modelo usando múltiplos subconjuntos dos dados.
10. b) A curva ROC avalia a capacidade do modelo de distinguir entre as classes positivas e negativas.

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