Grátis: Para avaliar um modelo preditivo, devemos seguir três passos. O primeiro deles é determinar a _________ que será utilizada para avaliar o modelo. E...

Inteligência Artificial

Colégio Objetivo

Para avaliar um modelo preditivo, devemos seguir três passos. O primeiro deles é determinar a _________ que será utilizada para avaliar o modelo. E, neste caso, podemos usar mais de uma ao mesmo tempo. Em seguida, devemos preparar os experimentos, particionando os dados em 80% para treinamento e 20% para _________. Por fim, vamos executar os algoritmos nos dados de _________ e coletar os resultados nos dados de _________ e _________.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas:

Código da questão: 61702

Estudando com Questões

há 3 anos

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há 3 anos

4 pág.

Análise e modelagem preditiva

FAPAM

Respostas

há 2 anos

Para avaliar um modelo preditivo, devemos seguir três passos. O primeiro deles é determinar a métrica de avaliação que será utilizada para avaliar o modelo. E, neste caso, podemos usar mais de uma ao mesmo tempo. Em seguida, devemos preparar os experimentos, particionando os dados em 80% para treinamento e 20% para teste. Por fim, vamos executar os algoritmos nos dados de teste e coletar os resultados nos dados de teste e validação.

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Análise e modelagem preditiva

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Sobre overfitting, underfitting e as técnicas de regularização, podemos afirmar que:
I. Overfitting corresponde ao comportamento de modelos preditivos que não generalizam bem além dos dados de treinamento.
II. Underfitting é uma característica dos modelos de classificação que favorece o desempenho preditivo do estimador.
III. Tanto overfitting quanto underfitting prejudicam a generalização dos modelos preditivos.
IV. Técnicas de regularização podem ser utilizadas para evitar overfitting.
São verdadeiras:

I. Overfitting corresponde ao comportamento de modelos preditivos que não generalizam bem além dos dados de treinamento.
II. Underfitting é uma característica dos modelos de classificação que favorece o desempenho preditivo do estimador.
III. Tanto overfitting quanto underfitting prejudicam a generalização dos modelos preditivos.
IV. Técnicas de regularização podem ser utilizadas para evitar overfitting.
I, III e IV, apenas.
I, apenas.
I e II, apenas.
II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.

A ciência de dados pode ser formulada a partir de um processo que enxergue o desenvolvimento de projetos analíticos como uma série de etapas, que vão da ______ até a _ do que foi construído. Entre essas etapas, o cientista de dados ou especialista em Analytics deverá aplicar estratégias para obter e , preparar os dados obtidos para modelagem, executar o treinamento e a avaliação dos modelos e, finalmente, ___ o melhor modelo da etapa anterior.
Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas.

Código da questão: 61721

Otimizar um modelo é uma etapa importante em projetos de ciência de dados. A respeito da otimização de modelos preditivos, é correto afirmar que:

Não há alternativas disponíveis.

Dados do tipo texto requerem extensos procedimentos de pré-processamento antes de serem aplicados à modelagem de dados.
Sobre a preparação de dados textuais, podemos afirmar que:
I. A geração de tokens promove a remoção de sinais como pontos, vírgulas, hífens e outros diacríticos durante a análise lexical.
II. Na etapa de representação é realizado o mapeamento entre termos, documentos e corpus para dados numéricos, formando um conjunto de dados que será utilizado pelos

I. A geração de tokens promove a remoção de sinais como pontos, vírgulas, hífens e outros diacríticos durante a análise lexical.
II. Na etapa de representação é realizado o mapeamento entre termos, documentos e corpus para dados numéricos, formando um conjunto de dados que será utilizado pelos
Não há alternativas disponíveis.

Qual das seguintes opções apresenta a sequência correta de obras literárias brasileiras do período colonial?

a. 5, 6, 1
b. 6, 1, 4
c. 5, 6, 1

Qual das seguintes afirmacoes sobre o processo de otimização em aprendizado de máquina está correta?

O preditor de base é a referência do processo de otimização algorítmica, sendo responsável por predizer o desempenho dos modelos lineares.
O processo de otimização se caracteriza pela busca de parâmetros e hiperparâmetros ótimos em um conjunto pré-definido de modelos.
A otimização corresponde ao processo de melhora no desempenho preditivo, realizado antes da implantação do modelo em produção.
O desempenho de um modelo de classificação depende da otimização de hiperparâmetros realizada em conjunto com a regularização.
A base da classificação de dados é a otimização de modelos preditivos em um processo centrado na aprendizagem de dados.
a) Apenas a afirmativa I está correta.
b) Apenas a afirmativa II está correta.
c) Apenas a afirmativa III está correta.
d) Apenas a afirmativa IV está correta.
e) Apenas a afirmativa III está correta.

Qual das seguintes afirmações sobre a construção de conhecimento a partir de dados está correta?

Aumentando a quantidade de dados experimentais.
Trabalhando com especialistas do negócio e de tecnologia.
Por meio de experimentos usando análise ROC.
O conhecimento construído pelos tomadores de decisão a partir dos dados permite que novas aplicações sejam desenvolvidas.
A tomada de decisão se origina com o uso eficiente dos dados, transformados em conhecimento e previamente pré-processados.
Elas têm como propósito a compreensão atual do negócio e a construção de um arcabouço de conhecimentos para tomada de decisão.
As áreas de negócio dependem do arcabouço de conhecimentos construído pelas áreas de tecnologia para tomarem decisões.
Os ambientes organizacionais servem como local para construção e experimentação de protótipos de sistemas baseados em dados.
a) Apenas a afirmativa I está correta.
b) Apenas a afirmativa II está correta.
c) Apenas a afirmativa III está correta.
d) Apenas a afirmativa IV está correta.
e) Apenas a afirmativa VI está correta.

Qual das seguintes opções apresenta a sequência correta de termos relacionados a bases de dados e aprendizado de máquina?

a. Base de dados; funções; confiança; indução; indutor.
b. Conjunto de dados; atributos; desconfiança; dedução; preditor.
c. Base de dados; funções; certeza; indução; preditor.
d. Conjunto de dados; atributos; incerteza; indução; preditor.
e. Conjunto de dados; variáveis; incerteza; dedução; indutor.

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Otimizar um modelo é uma etapa importante em projetos de ciência de dados. A respeito da otimização de modelos preditivos, é correto afirmar que:Não há alternativas disponíveis.

Qual das seguintes opções apresenta a sequência correta de obras literárias brasileiras do período colonial?a. 5, 6, 1b. 6, 1, 4c. 5, 6, 1

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Otimizar um modelo é uma etapa importante em projetos de ciência de dados. A respeito da otimização de modelos preditivos, é correto afirmar que:

Não há alternativas disponíveis.

Qual das seguintes opções apresenta a sequência correta de obras literárias brasileiras do período colonial?

a. 5, 6, 1
b. 6, 1, 4
c. 5, 6, 1