Tipos de Aprendizagem Supervisionada e Aprovação de Cartões de Crédito pelos Bancos

Prévia do material em texto

· Pergunta 1 
1 em 1 pontos
	
	
	
	Vimos que há dois principais tipos de aprendizagem supervisionada: problema de regressão e problema de classificação. São os tipos de variáveis resposta dos dados em análise que distinguem esses dois tipos entre si. 
 
Relativamente a esses dois tipos, analise as afirmativas a seguir.
  
I. Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável resposta é qualitativa. 
II. Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável resposta é quantitativa. 
III. Na aprendizagem supervisionada, um problema de classificação é um no qual a variável resposta é qualitativa. 
IV. Na aprendizagem supervisionada, um problema de classificação é um no qual a variável resposta é quantitativa. 
 
Está correto o que se afirma em: 
	
	
	
	
		Resposta Selecionada: 
	
II e III, apenas. 
	Resposta Correta: 
	
II e III, apenas. 
	Feedback da resposta: 
	Resposta correta. Na aprendizagem supervisionada, um problema de regressão é um no qual a variável resposta é quantitativa e um problema de classificação é um no qual a variável resposta é qualitativa. 
	
	
	
· Pergunta 2 
1 em 1 pontos
	
	
	
	Continuando com o mesmo caso da questão anterior, relativa à aprovação, pelos bancos, de crédito na forma de cartão de crédito, como se fazia, no passado, a aprovação da concessão de cartões de crédito pelos bancos? E, hoje em dia, como os bancos fazem essa aprovação? 
 
Reflita sobre essas perguntas e suas respostas, analise as afirmativas a seguir e assinale V 
para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). 
 
  
I. ( ) No passado, os bancos faziam, e ainda fazem, ao menos em parte, a aprovação da concessão de cartões de crédito através da definição de regras que devem ser atendidas por cada cliente, tais como idade, emprego estável, renda fixa, dívidas pequenas, nome limpo e casa própria. 
II. ( ) Hoje em dia, dentre outras alternativas, uma que é frequentemente usada pelos bancos são algoritmos de aprendizagem supervisionada que classificam se o cliente é um potencial bom ou mau pagador. 
III. ( ) Para usarmos algoritmos de classificação com esse propósito de aprovar ou não cartões de crédito, precisamos de dados. Ensinamos ao algoritmo, com base nos dados que lhe são passados, a predizer clientes que são maus pagadores potenciais das faturas do cartão. Dessa forma, se o algoritmo, ao ser alimentado com os dados referentes a  um novo cliente, classificar esse cliente como um mau pagador potencial, o banco não aprovará o cartão. 
IV. ( ) Para equipes de análise de crédito, poder contar com a ajuda de um software com a capacidade de recomendar a aprovação ou não da concessão do cartão é de grande valor. 
V. ( ) A recomendação feita pelo software poderá ser tratada ao lado de outras regras de crédito para uma decisão final sobre a concessão de cartão para o cliente. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
  
  
	
	
	
	
		Resposta Selecionada: 
	
V, V, V, V. 
  
  
	Resposta Correta: 
	
V, V, V, V.
 
  
	Feedback da resposta: 
	Resposta correta. No passado, os bancos faziam a aprovação da concessão de cartões de crédito através da definição de regras que deviam ser atendidas por cada cliente; hoje em dia, algoritmos de aprendizado de máquina classificam se o cliente é um potencial bom ou mau pagador. Para isso, dados são necessários. Poder contar com a ajuda de um software com a capacidade de recomendar a aprovação ou não da concessão do cartão é de grande valor para a equipe de análise de crédito. A recomendação feita pelo software poderá ser tratada ao lado de outras regras de crédito para uma decisão final sobre a concessão de cartão para o cliente. 
	
	
	
· Pergunta 3 
1 em 1 pontos
	
	
	
	A amostra relativa aos dados de inadimplência com cartões tinha 200 observações de 4 variáveis: a renda mensal da pessoa (R$), seu gasto médio com cartão de crédito (R$), se a pessoa tinha um emprego estável (Sim ou Não) e se a pessoa havia, ao longo do período pesquisado, ficado inadimplente com o pagamento de faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não). 
Reflita sobre esse caso, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). 
  
I. ( ) Todos os dados fornecidos pelo gerente do  banco à jovem cientista de dados são dados relativos a variáveis quantitativas. 
II. ( ) Todos os dados fornecidos pelo  gerente do  banco à jovem cientista de dados são dados relativos a variáveis qualitativas. 
III. ( ) Dentre os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados, dois são relativos a uma variável quantitativa e dois são relativos a variáveis qualitativas. 
IV. ( ) Dentre os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados, um é relativo a uma variável quantitativa e os outros são relativos a variáveis qualitativas. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
  
  
	
	
	
	
		Resposta Selecionada: 
	
F, F, V, F. 
  
  
  
	Resposta Correta: 
	
F, F, V, F.
 
 
  
	Feedback da resposta: 
	Resposta correta. Dentre os dados fornecidos pelo gerente do banco à jovem cientista de dados, dois são quantitativos, a renda mensal da pessoa (R$) e seu gasto médio com cartão de crédito (R$), e dois são qualitativos, se a pessoa tinha emprego estável (Sim ou Não) e se a pessoa havia, ao longo do período pesquisado, ficado inadimplente com o pagamento de faturas do cartão ao menos uma vez (Sim ou Não). 
	
	
	
· Pergunta 4 
1 em 1 pontos
	
	
	
	Discutimos sobre classificadores determinísticos e probabilísticos. Demos, como exemplo, uma variável resposta qualitativa com dois níveis (classes), o indivíduo está infectado pelo vírus HIV ( ) ou não está infectado ( ), dado um conjunto de sintomas  que ele apresenta. 
 
Reveja esse assunto e analise as afirmativas a seguir.
  
I. Um classificador determinístico vai dizer se o indivíduo está ou não está infectado, dados os sintomas que apresenta. 
II. Um classificador probabilístico vai dizer qual é a probabilidade de o indivíduo estar ou não infectado, dados os sintomas que apresenta. 
III. No jargão da estatística, escrever  significa que a variável aleatória resultou no valor , em que  é um dos possíveis valores que a variável aleatória pode assumir (ou seja, uma de suas classes, no caso, das variáveis qualitativas). 
IV. Nesse mesmo jargão, escrever  significa a probabilidade de ser igual a um dos seus possíveis valores , quando a variável de entrada  é igual a  (dado que ). 
 
Está correto o que se afirma em:
  
  
	
	
	
	
		Resposta Selecionada: 
	
I, II, III e IV. 
  
  
  
	Resposta Correta: 
	
I, II, III e IV.
 
 
  
	Feedback da resposta: 
	Resposta correta. Um classificador determinístico vai dizer se o indivíduo está ou não está infectado, dados os sintomas que apresenta; já um classificador probabilístico vai dizer qual é a probabilidade de o indivíduo estar ou não infectado; no jargão da estatística, escrever  significa que a variável aleatória resultou no valor , em que  é um dos possíveis valores que a variável aleatória pode assumir (ou seja, uma de suas classes, no caso das variáveis qualitativas) e, nesse mesmo jargão, escrever  significa a probabilidade de ser igual a um dos seus possíveis valores  quando a variável de entrada  é igual a  (dizemos: dado que ). 
	
	
	
· Pergunta 5 
1 em 1 pontos
	
	
	
	Vimos que uma jovem cientista de dados realizou o treino (ajuste) de um modelo de regressão logística múltipla aos dados da amostra. Os resultados que encontrou foram muito ricos, sugerindo uma série de explicações, aprendidas pelo algoritmo com base nos dados fornecidos. Veja que dizemos “explicações sugeridas”, pois qualquer resultado de um algoritmo deve ser confrontado com especialistas da área em estudo. Contudo, vamos rever o que o modelo de regressão múltipla treinado pela jovem cientista de dados sugere. Para isso, analise as afirmativas a seguir.
  
I. A probabilidade da inadimplência cresce com o aumento dos gastos médios com o cartão de crédito.Isto, que nos parece óbvio, foi o que os dados “contaram” para o algoritmo de regressão logística múltipla. 
II. A probabilidade da inadimplência cresce com o aumento da renda média mensal das pessoas. Isto não é tão óbvio e provavelmente não teríamos coragem de generalizar para outras situações, mas foi o que os dados da amostra do gerente do banco “contaram” para o algoritmo de regressão logística múltipla. 
III. Para duas pessoas com a mesma renda mensal e o mesmo gasto mensal com cartão de crédito, a probabilidade de inadimplência com o cartão é maior para aquela sem emprego estável. Novamente, isto foi o que os dados amostrados “contaram” para o algoritmo de regressão logística múltipla. 
IV. O modelo de regressão logística múltipla, ajustado aos dados da amostra, consegue predizer os efeitos da renda mensal da pessoa, do seu gasto médio mensal com cartão de crédito e se ela tem ou não um emprego estável, na probabilidade de a pessoa ficar inadimplente com o cartão de crédito. Um algoritmo desse tipo pode ajudar no processo decisório de um banco quanto à aprovação de cartão de crédito, ao lado de outros critérios e ferramentas analíticas disponíveis para o banco. 
 
Está correto o que se afirma em:
 
  
	
	
	
	
		Resposta Selecionada: 
	
I, II, III e IV. 
  
  
	Resposta Correta: 
	
I, II, III e IV.
 
  
	Feedback da resposta: 
	Resposta correta. Todas as asserções desta questão são verdadeiras. Para os dados analisados, probabilidade da inadimplência cresce com o aumento dos gastos médios com o cartão de crédito e com o aumento da renda média mensal das pessoas. Para duas pessoas com a mesma renda mensal e o mesmo gasto mensal com cartão de crédito, a probabilidade de inadimplência com o cartão é maior para aquela sem emprego estável. E o modelo de regressão logística múltipla é um modelo preditivo, um classificador probabilístico. 
	
	
	
· Pergunta 6 
1 em 1 pontos
	
	
	
	Ao longo das nossas discussões, demos foco a um classificador chamado de regressão logística que, apesar do nome regressão (esse nome por razões históricas e por conta de algumas de suas características), é usado como um classificador. Mas também vimos que existem outros tipos de classificadores. 
Relativamente a esse assunto de algoritmos de classificação, analise as afirmativas a seguir. 
  
I. Regressão logística é o único método de aprendizagem supervisionada que é utilizado para classificação, todos outros métodos são métodos de regressão. 
II. Apesar do nome regressão logística, o que acaba sendo um pouco confuso para iniciantes, na verdade este é um dos vários métodos de aprendizagem supervisionada utilizado para classificação. 
III. Dentre os métodos utilizados para classificação se encontram regressão logística, análise discriminante linear (LDA = Linear Discriminant Analysis), árvores de decisão para classificação, máquinas de vetores de suporte (SVM = support vector machines) e k-vizinhos mais próximos (KNN = k-nearest neighbors). 
IV. Regressão linear não é um método de classificação, mas, sim, um dos métodos preditivos de aprendizagem supervisionada usados na predição de valores de variáveis respostas quantitativas. 
 
Está correto o que se afirma em:
  
  
	
	
	
	
		Resposta Selecionada: 
	
II, III e IV, apenas. 
  
  
  
	Resposta Correta: 
	
II, III e IV, apenas.
 
 
  
	Feedback da resposta: 
	Resposta correta. A única asserção incorreta desta questão é a primeira, que afirma que regressão logística é o único método de aprendizagem supervisionada que é utilizado para classificação, todos outros métodos são métodos de regressão. 
	
	
	
· Pergunta 7 
1 em 1 pontos
	
	
	
	A estatística descritiva usa de métodos numéricos para resumir dados, também chamados de sumários estatísticos, e de gráficos para a visualização dos dados. A jovem cientista de dados usou algumas técnicas de visualização de dados para analisar sua amostra, mas deixou outras de lado. 
 
Analise as afirmativas a seguir e veja quais estão coerentes com sua análise descritiva dos dados.
  
I. Na sua análise descritiva dos dados da amostra, a jovem cientista de dados usou histogramas para a visualização dos dados quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gastos médios com o cartão de crédito. 
II. Na sua análise descritiva dos dados da amostra, a jovem cientista de dados usou diagramas de barras para a visualização dos dados quantitativos das amostras, que são a renda mensal das pessoas e seus gastos médios com o cartão de crédito. 
 
  
7. Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de visualização gráfica de dados quantitativos e qualitativos, respectivamente, na estatística e na ciência dos dados. 
7. A jovem cientista de dados usou, para este caso, apenas histogramas, e preferiu apenas lançar mão da função table() do software estatístico R, para determinar a frequência com que os níveis das variáveis qualitativas se manifestaram na amostra estudada, sem fazer uso de diagramas de barras, o que poderia ter feito, se quisesse. 
 
Está correto o que se afirma em:
  
  
	
	
	
	
		Resposta Selecionada: 
	
I, III e IV apenas. 
	Resposta Correta: 
	
I, III e IV apenas. 
	Feedback da resposta: 
	Resposta correta. Histogramas e diagramas de barras são formas tradicionais de visualização gráfica de dados quantitativos e qualitativos, respectivamente, na estatística e na ciência dos dados, e a jovem cientista de dados não lançou mão de diagramas de barras. Neste caso, para visualizar os dados qualitativos, poderia ter feito isso, se quisesse. Diagramas de barras são usados para a visualização de dados qualitativos, não quantitativos. 
	
	
	
1. Pergunta 8 
1 em 1 pontos
	
	
	
	Os dados cedidos pelo gerente do banco estavam bem organizados e livres de erros. A nossa jovem cientista de dados não precisou, portanto, fazer uma limpeza e pré-tratamento dos dados e pode prosseguir imediatamente para uma análise descritiva deles antes do desenvolvimento do modelo. 
Tendo isso em vista, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s).  
  
VIII. ( ) Chamamos de análise descritiva dos dados seus sumários (ou resumos) estatísticos dos mesmos e a sua visualização. Ambos, os sumários e as visualizações, nos ajudam a entender o comportamento dos dados e, através deles, do fenômeno ou processo estudado. 
VIII. ( ) São quatro as variáveis estudadas pela cientista de dados: renda mensal da pessoa, seus gastos médios com o cartão, se a pessoa tinha ou não um emprego estável ao longo do período amostrado e se ficou ou não inadimplente ao longo do deste período. 
VIII. ( ) Para criar sumários estatísticos das variáveis quantitativas, a renda mensal da pessoa e seus gastos com o cartão, a cientista de dados usou as funções min(), mean() e max() do software estatístico R para calcular os valores mínimo, médio e máximo dos dados observados para essas variáveis. 
VIII. ( ) Para criar sumários estatísticos das variáveis qualitativas, se a pessoa tinha ou não um emprego estável e se tinha ou não ficado inadimplente com o pagamento das faturas do cartão ao longo do período amostrado, a cientista de dados usou a função table() do software estatístico R para calcular a frequência com que os níveis de cada uma dessas variáveis se manifestaram na amostra estudada. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
  
  
	
	
	
	
		Resposta Selecionada: 
	
V, V, V, V. 
	Resposta Correta: 
	
V, V, V, V. 
	Feedback da resposta: 
	Resposta correta. Chamamos de análise descritiva dos dados seus sumários (ou resumos) e a sua visualização por meio de gráficos. São quatro as variáveis estudadas pela cientista de dados. Para criar sumários estatísticos das variáveis quantitativas, a cientista de dados usou as funções min(), mean() e max() do software estatístico R, e para os sumários estatísticos das variáveis qualitativas, usou a função table() do mesmo software, e assim calculou a frequência com que os níveis de cada uma dessas variáveis se manifestaramna amostra analisada. 
	
	
	
1. Pergunta 9 
1 em 1 pontos
	
	
	
	Entre as técnicas das quais lançou mão para a visualização dos dados da amostra, uma jovem cientista de dados usou gráficos de dispersão. Como cientista de dados, ela sabia exatamente em que situações empregar gráficos de dispersão. E você, será que você também já sabe?
 
Analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). 
  
IX. ( ) Gráficos de dispersão, em inglês chamados de scatter plots, só podem ser usados para a visualização de uma única variável, a qual deve ser obrigatoriamente uma variável qualitativa. 
IX. ( ) Gráficos de dispersão são usados para a visualização da relação entre duas variáveis quantitativas, em que os dados das duas variáveis são plotados aos pares. Permite, dessa forma, a verificação visual, pelo estatístico ou pelo cientista de dados, se há uma tendência de uma variável aumentar quando a outra aumenta, diminuir quando a outra diminui, ou se não há uma relação aparente entre as duas. 
IX. ( ) Um gráfico de dispersão foi usado para exibir, em pares, a relação entre o valor do imóvel e a sua área. Esse tipo de gráfico é chamado, em inglês, de scatter plot. 
IX. ( ) Um gráfico de dispersão foi usado para exibir, em pares, a relação entre o valor do imóvel e o seu andar. Esse tipo de gráfico é chamado, em inglês, de scatter plot. 
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
 
  
	
	
	
	
		Resposta Selecionada: 
	
F, V, V, V. 
	Resposta Correta: 
	
F, V, V, V. 
	Feedback da resposta: 
	Resposta correta. A única asserção falsa é a que afirma que gráficos de dispersão só podem ser usados para a visualização de uma única variável, a qual deve ser obrigatoriamente uma variável qualitativa. É correto dizer que são usados para a visualização da relação entre duas variáveis quantitativas, permitindo a verificação visual de tendência de uma variável aumentar quando a outra aumenta, diminuir quando a outra aumenta, ou se não há uma relação aparente entre as duas. Sendo assim, puderam  ser usados  para exibir, em pares, a relação entre o valor do imóvel e a sua área e o valor do imóvel e o seu andar. 
	
	
	
1. Pergunta 10 
1 em 1 pontos
	
	
	
	Vimos que são muitos os algoritmos de classificação usados na estatística ou na ciência dos dados. Vimos também que podem ser divididos entre classificadores determinísticos ou probabilísticos, em que, dentre estes últimos, se encontra o modelo de regressão logística. Relativamente a modelos de regressão logística, que são aqui o nosso foco, analise as afirmativas a seguir.
  
X. Modelos de regressão logística são usados como modelos preditivos para casos em que a variável resposta é qualitativa, preferencialmente qualitativa dicotômica. As variáveis de entrada podem ser de qualquer tipo, quantitativas ou qualitativas. 
X. Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística simples, quando só há uma variável de entrada, também denominada de variável regressora, variável preditora ou variável independente. 
X. Modelos de regressão logística são chamados de regressão logística múltipla, quando há mais do que uma variável de entrada, também denominadas de variáveis regressoras, variáveis preditoras ou variáveis independentes. 
X. Modelos de regressão logística são classificadores probabilísticos. Por exemplo, para dados sintomas de um certo paciente, um modelo de regressão logística, depois de adequadamente treinado, fará a predição da probabilidade deste paciente estar ou não infectado com o vírus HIV. 
 
Está correto o que se afirma em:
  
  
	
	
	
	
		Resposta Selecionada: 
	
I, II, III e IV. 
  
  
	Resposta Correta: 
	
I, II, III e IV.
 
  
	Feedback da resposta: 
	Resposta correta. Modelos de regressão logística são usados quando a variável resposta é qualitativa, preferencialmente qualitativa dicotômica. Regressão logística simples e múltipla são, respectivamente, quanto só há uma ou há várias variáveis de entrada. Modelos de regressão logística são classificadores probabilísticos. Ou seja, todas as asserções são verdadeiras. 
	
	
	
Quarta-feira, 20 de Maio de 2020 12h53min01s BRT