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Questão 4/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Um modelo de árvore de decisão estava apresentando resultados muito ruins, errando grande parte das predições. O modelo foi definido usando o seguinte código:
from sklearn import tree
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion = "gini", splitter = "best", max_depth = 5)
Analisando melhor os nós e folhas gerados no processo, que o modelo não estava realizando divisões suficientes que permitissem separar bem as categorias.
Para obter melhores resultados com esse modelo você sugere que a definição dele seja feita da alterando o parâmetro:


A max_depth para 10
B max_depth para 1
C max_depth para 4
D splitter para maximum
E splitter para None
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Exercícios Para o Conhecimento

há 2 anos

Respostas

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Ed Verified user icon

há 2 anos

A resposta correta é a alternativa A) max_depth para 10. Aumentar o valor de max_depth permite que o modelo crie mais divisões e, portanto, possa separar melhor as categorias, melhorando a precisão das previsões.

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Questão 3/10 - Inteligência Artificial Aplicada
Você necessita executar o treinamento de um modelo de aprendizagem, porém a quantidade de dados disponíveis é muito pequena e não há como obter novos dados.
Valendo-se dos seus conhecimento de aprendizagem de máquina, para conseguir executar o treinamento do modelo você deverá:


A utilizar uma estratégia de validação cruzada
B utilizar os dados na proporção 80-20
C utilizar os dados na proporção 50-50
D treinar e testar com os mesmos dados
E utilizar todos os dados para treino e não testar

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