Considerando o texto-base acima, considere as seguintes afirmativas: I. O LightGBM e o XGBoost implementam a mesma técnica de “gradient boosting”....
Considerando o texto-base acima, considere as seguintes afirmativas:
I. O LightGBM e o XGBoost implementam a mesma técnica de “gradient boosting”.
II. Podemos ter predições diferentes dependendo da técnica de aprendizagem escolhida.
III. A utilização de redes neurais e deep learning sempre oferecerá os melhores resultados.
IV. O scikit-learn inclui técnicas de aprendizagem supervisionada como SVM, KNN e Random Forest.
Assinale a alternativa a qual possui somente as afirmativas corretas.
I. O LightGBM e o XGBoost implementam a mesma técnica de “gradient boosting”.
II. Podemos ter predições diferentes dependendo da técnica de aprendizagem escolhida.
III. A utilização de redes neurais e deep learning sempre oferecerá os melhores resultados.
IV. O scikit-learn inclui técnicas de aprendizagem supervisionada como SVM, KNN e Random Forest.
A) Gabarito da questão
I, II e IV.
B) I, III e IV.
C) II e IV.
D) I e II.
I. O LightGBM e o XGBoost implementam a mesma técnica de “gradient boosting”.
II. Podemos ter predições diferentes dependendo da técnica de aprendizagem escolhida.
III. A utilização de redes neurais e deep learning sempre oferecerá os melhores resultados.
IV. O scikit-learn inclui técnicas de aprendizagem supervisionada como SVM, KNN e Random Forest.
Assinale a alternativa a qual possui somente as afirmativas corretas.
I. O LightGBM e o XGBoost implementam a mesma técnica de “gradient boosting”.
II. Podemos ter predições diferentes dependendo da técnica de aprendizagem escolhida.
III. A utilização de redes neurais e deep learning sempre oferecerá os melhores resultados.
IV. O scikit-learn inclui técnicas de aprendizagem supervisionada como SVM, KNN e Random Forest.
A) Gabarito da questão
I, II e IV.
B) I, III e IV.
C) II e IV.
D) I e II.
💡 1 Resposta
Ed 
A alternativa correta é a letra D) I e II. Justificativa: I. O LightGBM e o XGBoost implementam a mesma técnica de “gradient boosting”. II. Podemos ter predições diferentes dependendo da técnica de aprendizagem escolhida. III. A utilização de redes neurais e deep learning nem sempre oferecerá os melhores resultados, pois depende do problema em questão e da qualidade dos dados. IV. O scikit-learn inclui técnicas de aprendizagem supervisionada como SVM, KNN e Random Forest, mas não é a única biblioteca que oferece essas técnicas.
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