Uniasselvi - Machine Learning I - Classificação e Regressão - Avaliacao II

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05/10/21, 08:21 AVA
https://ava2.uniasselvi.com.br/subject/grades-and-tests/answer-book/eyJ0ZXN0Ijp7InRlc3RDb2RlIjoiNjg5MjEzIiwiZGVzY3JpcHRpb24iOiJBdmFsaWHDp8OjbyBJSSAtIEluZGl2aWR1YWwiLCJwYXJhbWV0ZXIiOjU0… 1/7
GABARITO | Avaliação II - Individual (Cod.:689213)
Peso da Avaliação
1,50
Prova
36882049
Qtd. de Questões
10
Acertos/Erros
9/1
Nota
9,00
O SVM é uma técnica de Aprendizagem de Máquina desenvolvida por Vapnik em 1995, que é fundamentada na Teoria de Aprendizado Estatístico
e utilizada para a classificação de dados. Assumindo que os dados de um dataset qualquer já foram carregados nas variáveis de treino e teste: X_train,
X_test, y_train, y_test, sobre a implementação do SVM com o scikit-learn e para que o método seja executado com êxito, ordene os itens a seguir:
 
I- print('A acurácia do SVM na base de treino é: {:.2f} '.for-mat(classificador_SVM.score(X_train_normalizado, y_train)))
 II- classificador_SVM.fit(X_train_normalizado, y_train)
 III- classificador_SVM = svm.SVC()
 IV- from sklearn import svm
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
 
FONTE: DOSCIATTI, Mariza Miola; FERREIRA, L. P. C.; PARAISO, E. C. Identificando emoções em textos em português do Brasil usando máquina
de vetores de suporte em solução multiclasse. ENIAC-Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Fortaleza, Brasil, 2013.
A I - II - III - IV.
B IV - II - III - I.
C IV - II - I - III.
D IV - III - II - I.
A distância euclidiana é uma das medidas de dissimilaridade entre comunidades mais utilizada na prática. Assim, quanto menor o valor da distância
euclidiana entre dois objetos, mais próximas elas se apresentam em termos de parâmetros quantitativos. Considere a fórmula da distância euclidiana
apresentada em anexo e classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
 
( ) Xi representa um determinado objeto (dentro de X) sob qual se calculará a distância.
A+ Alterar modo de visualização
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( ) Yi representa um determinado objeto (dentro de Y) sob qual se calculará a distância.
( ) i=o significa que haverá uma iteração terminando em 0.
( ) n representa o número de objetos que serão iterados.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A F - V - F - V.
B V - F - F - V.
C V - V - F - V.
D V - F - V - F.
Esse tipo de método é considerado do tipo aprendizado preguiçoso, pois só olha os dados de treinamento quando precisa classificar um novo
objeto. A partir de um novo objeto, de suas características, dispostas no espaço cartesiano, um novo objeto será classificado. Sobre o tipo de método de
aprendizado de máquina a que o texto se refere, assinale a alternativa CORRETA:
A Máquinas de Vetores de Suporte.
B Métodos Baseados em Distância.
C Métodos Probabilísticos.
D Redes Neurais.
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A classificação, também denominada de categorização, é a atividade de rotular dados com suas respectivas categorias temáticas, a partir de um
conjunto de dados predefinidos. Os métodos de classificação podem ser de aprendizado on-line ou off-line, de acordo com a capacidade de construir e
atualizar do classificador. Sobre as métricas de classificação, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: 
( ) A precisão é a porcentagem de amostras classificadas como pertencentes à classe positiva e que realmente fazem parte de tal classe.
( ) A revocação, também chamada de sensibilidade ou recall, é uma métrica que, entre todas as situações de classe positiva como valor esperado,
indica quantas estão corretas.
( ) Os verdadeiros negativos são baseados na classificação correta da classe negativa.
( ) A revocação é a porcentagem de amostras classificadas como pertencentes à classe positiva e que realmente fazem parte de tal classe.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - V - V - F.
B F - V - V - F.
C V - F - V - F.
D F - V - F - V.
Em sua definição, um problema de classificação, supervisionado, é um programa de computador que recebe amostras (entradas) e respostas
esperadas (saídas) para elas, e gera uma hipótese genérica capaz de mapear as entradas para as saídas corretas. Sobre o modo de aprendizado dos
algoritmos de classificação, assinale a alternativa CORRETA:
FONTE: VON LOCHTER, Johannes. Máquinas de classificação para detectar polaridade de mensagens de texto em redes sociais. 2015. Disponível em:
https://1library.org/document/zwvlopgq-maquinas-classificacao-detectar-polaridade-mensagens-texto-redes-sociais.html. Acesso em: 13 abr. 2021.
A Supervisionado.
B Por esforço.
C Semi-supervisionado.
D Não supervisionado.
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O scikit-learn é uma biblioteca de Python que possui várias implementações de algoritmos de aprendizado de máquina, tais como de regressão,
classificação e agrupamento. Foi projetado para facilitar o uso do aprendizado de máquina através de uma linguagem simplificada. Assumindo que os
dados de um dataset qualquer já foram carregados nas variáveis de treino e teste: X_train, X_test, y_train, y_test. Sobre a implementação do Naive
Bayes com o scikit-learn, para que o comando seja executado com êxito, ordene os itens a seguir: 
I- print('A acurácia do Naive Bayes na base de treino é: {:.2f} '.format(classificador_NB.score(X_train_normalizado, y_train)))
II- classificador_NB = MultinomialNB()
III- classificador_NB.fit(X_train_normalizado, y_train)
IV- from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
FONTE: COSTA, Axel Vieira Gomes et al. Classificador de fake news utilizando um modelo de aprendizado de máquina com técnicas de
processamento de linguagem natural. 2020. Disponível em: https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/5851. Acesso em: 13 abr. 2021.
A I - III - IV - II.
B IV - II - III - I.
C IV - III - II - I.
D I - II - III - IV.
Os métodos de classificação baseados em distância consideram proximidade entre dados em relação ao espaço cartesiano. Esse tipo de método
considera que dados similares tendem a estar em uma mesma região no espaço de entrada. Sobre os elementos que compõem a classificação, baseados
em distância, associe os itens, utilizando o código a seguir:
I- Similaridade.
II- Dissimilaridade.
III- Minkowski.
IV- Euclidiana.
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( ) Um tipo de proximidade na qual quanto maior o valor observado, mais parecidos são os objetos. Por exemplo, o coeficiente de correlação.
( ) Um tipo de proximidade na qual quanto maior o valor observado, menos parecidos (mais dissimilares) serão os objetos.
( ) É uma das medidas de dissimilaridade entre comunidades mais utilizadas na prática. Quanto menor o valor da distância euclidiana entre dois
objetos, mais próximas elas se apresentam em termos de parâmetros quantitativos por classe; logo, quanto menor a distância euclidiana, maior a
eficiência do procedimento.
( ) É uma generalização da distância euclidiana, em que r é um parâmetro, n é o número de dimensões (atributos) e pk e qk são, respectivamente, os k-
ésimos atributos (componentes) dos objetos de dados p e q.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A IV - III - I - II.
B I - II - III - IV.
C IV - III- II - I.
D I - II - IV - III.
Uma das bases de dados mais utilizadas para estudos de machine learning é o conjunto de dados Iris, no qual a partir de um conjunto de dados
sobre flores, é possível realizar sua classificação. Acerca do conjunto de dados Iris e o campo que representa seu rótulo em uma tarefa de classificação,
assinale a alternativa CORRETA:
A SepalLengthCm.
B Species.
C PetallLengthCm.
D Id.
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A regressão logística é um classificador linear, membro do conjunto de modelos de regressão linear chamado Modelos Lineares Generalizados,
utilizado para o desenvolvimento dos mais diversos tipos de previsões com machine learning. Assumindo que os dados de um dataset qualquer já foram
carregados nas variáveis de treino e teste: X_train, X_test, y_train, y_test, sobre a implementação da Regressão Logística com o scikit-learn, e para que o
método seja executado com êxito, ordene os itens a seguir:
I- from sklearn.linear_model import LogisticRegression
II- classificador_RLog = LogisticRegression(random_state=0)
III- print('A acurácia da Regressão Logistíca na base de treino é: {:.2f} '.format(classificador_RLog.score(X_train_normalizado,y_train)))
IV- classificador_RLog.fit(X_train_normalizado, y_train)
 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A I - II - IV - III.
B IV - III - II - I.
C IV - II - III - I.
D I - II - III - IV.
A ideia básica do algoritmo dos K-vizinhos mais próximos é determinar a categoria de um determinado objeto com base em similaridades entre os
documentos no espaço. Para calcular a similaridade, usa-se uma métrica de distância. Na imagem anexa, o ponto vermelho representa um novo objeto
que não se sabe a classe. Com base na imagem e na execução do KNN, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas:
( ) Considerando que K = 3, o ponto será na Classe B.
( ) Considerando que K = 5, o ponto será na Classe B.
( ) Considerando que K = 6, o ponto será na Classe A.
( ) Considerando que K = 7, o ponto será na Classe A.
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Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:
A V - F - F - V.
B V - F - V - V.
C F - V - V - F.
D F - V - F - V.