CASE STUDY 1 CÂNCER DE MAMA EM WISCONSIN

em 11/10/2021

Questões resolvidas

O conjunto de dados usado no estudo de caso Câncer de mama em Wisconsin contém 11 variáveis. No entanto, na etapa preparação de dados, duas colunas são excluídas. Quais são e por que elas são eliminadas?

a) Número de código de amostra e Classe; A primeira é eliminada porque representa o número de identificação de cada amostra, ou seja, não contém informações semânticas sobre o problema, não ajudando, portanto, a identificar padrões. A segunda define se uma amostra é maligna ou benigna, mas, nesse caso, desejamos identificar padrões com base apenas nas imagens, por isso ela é eliminada.
b) Número de código de amostra e Classe; A primeira é eliminada porque não contém informações semânticas sobre o problema. A segunda é eliminada porque desejamos identificar padrões com base apenas nas imagens.
c) Número de código de amostra e Classe; A primeira é eliminada porque representa o número de identificação de cada amostra. A segunda é eliminada porque define se uma amostra é maligna ou benigna.

No estudo de caso Câncer de mama em Wisconsin, é utilizado o algoritmo k-means. No entanto, esse algoritmo tem algumas desvantagens que já foram mencionadas. Qual é a principal diferença entre x-means e k-means ?

a) O x-means determina automaticamente o valor de k.
b) O x-means tenta melhorar as três desvantagens do k-mean (escalabilidade, definição do valor de k e mínimo local).
c) O x-means é mais eficiente que o k-means.

Que algoritmos são usados no estudo de caso Prevendo preços de ações baseados em mídias sociais ?

a) Floresta aleatória e regressão linear
b) Regressão logística e classificador de floresta aleatório
c) Regressão linear e regressão logística

O que o autor quer dizer quando afirma que o modelo utilizado vence o modelo nulo?

a) O modelo proposto é melhor que a aleatoriedade.
b) O modelo proposto é igual ao modelo nulo.
c) O modelo proposto é pior que a aleatoriedade.

Na regressão, foi usada a classe RandomForestRegressor do scikit-learn. Leia a documentação na internet e informe quais são os valores padrão dos hiperparâmetros número de árvores e profundidade máxima.

a) Número de árvores: n_estimators = 10, Profundidade máxima: max_depth = None
b) Número de árvores: n_estimators = 100, Profundidade máxima: max_depth = 10
c) Número de árvores: n_estimators = 50, Profundidade máxima: max_depth = 5

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b) Número de código de amostra e Classe; A primeira é eliminada porque não contém informações semânticas sobre o problema. A segunda é eliminada porque desejamos identificar padrões com base apenas nas imagens.
c) Número de código de amostra e Classe; A primeira é eliminada porque representa o número de identificação de cada amostra. A segunda é eliminada porque define se uma amostra é maligna ou benigna.

No estudo de caso Câncer de mama em Wisconsin, é utilizado o algoritmo k-means. No entanto, esse algoritmo tem algumas desvantagens que já foram mencionadas. Qual é a principal diferença entre x-means e k-means ?

a) O x-means determina automaticamente o valor de k.
b) O x-means tenta melhorar as três desvantagens do k-mean (escalabilidade, definição do valor de k e mínimo local).
c) O x-means é mais eficiente que o k-means.

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a) O modelo proposto é melhor que a aleatoriedade.
b) O modelo proposto é igual ao modelo nulo.
c) O modelo proposto é pior que a aleatoriedade.

Na regressão, foi usada a classe RandomForestRegressor do scikit-learn. Leia a documentação na internet e informe quais são os valores padrão dos hiperparâmetros número de árvores e profundidade máxima.

a) Número de árvores: n_estimators = 10, Profundidade máxima: max_depth = None
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