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Considerando a situação-problema de Raphael ele deve interpretar que A) o modelo está ruim: esta métrica representa a porcentagem de aderência en...

Considerando a situação-problema de Raphael ele deve interpretar que


A) o modelo está ruim: esta métrica representa a porcentagem de aderência entre o valor real e o previsto. Quanto mais próximo de 100, melhor e quanto mais próximo de 0, pior. O valor de 2.3 está mais próximo do 0 implicando, desta maneira, a má performance do modelo.
B) o modelo está muito ruim: o mínimo aceitável é de 0 e o máximo seria 1. O valor de 2.3 está fora desta escala e potencialmente representa um erro altíssimo,
C) o modelo está tendo um erro na ordem de 2.3 graus Celsius dado que o RMSE informa o seu erro na mesma unidade de medida da coluna sendo prevista: no caso, a temperatura.
D) o modelo está tendo um erro de 2.3% nas suas predições.

Essa pergunta também está no material:

PUCPR AR - Tecnicas de Machine Learning
6 pág.

Machine Learning Pontifícia Universidade Católica do ParanáPontifícia Universidade Católica do Paraná

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Considerando a situação-problema de Raphael, ele deve interpretar que o modelo está ruim, pois a métrica apresentada representa a porcentagem de aderência entre o valor real e o previsto. Quanto mais próximo de 100, melhor e quanto mais próximo de 0, pior. O valor de 2.3 está mais próximo do 0, implicando, desta maneira, a má performance do modelo. Portanto, a alternativa correta é a A).

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