Sobre os modelos de Regressão é correto afirmar: a) Os modelos de Gradiente Boosting sempre tem a performance melhor do que os modelos lineares, po...

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Sobre os modelos de Regressão é correto afirmar: a) Os modelos de Gradiente Boosting sempre tem a performance melhor do que os modelos lineares, po...

Sobre os modelos de Regressão é correto afirmar: a) Os modelos de Gradiente Boosting sempre tem a performance melhor do que os modelos lineares, porem possuem menos interpretabilidade b) Modelos lineares são limitados pois só permitem a relação linear das variáveis com a resposta c) A maneira como se faz a codificação (encode) das variáveis categóricas não influenciam no resultado do modelo d) Alguns modelos lineares podem ser implementados com o algoritimo do gradiente descendente estocástico (stochastic gradient descendet), o que permite um controle adicional de subajustes (overfitting)

Estatística Aplicada

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Karen Carvalho

24/02/2024

Ed · Answer

A alternativa correta é a letra D) Alguns modelos lineares podem ser implementados com o algoritmo do gradiente descendente estocástico (stochastic gradient descent), o que permite um controle adicional de subajustes (overfitting).

Explicação: 
a) Os modelos de Gradiente Boosting podem ter uma performance melhor do que os modelos lineares, mas isso não é uma regra. Além disso, eles possuem menos interpretabilidade.
b) Modelos lineares permitem apenas a relação linear entre as variáveis, mas isso não significa que eles são limitados. Eles podem ser úteis em muitos casos.
c) A maneira como as variáveis categóricas são codificadas pode influenciar o resultado do modelo. Portanto, é importante escolher a codificação correta.
d) Alguns modelos lineares podem ser implementados com o algoritmo do gradiente descendente estocástico, o que permite um controle adicional de subajustes (overfitting).

Sobre os modelos de Regressão é correto afirmar: a) Os modelos de Gradiente Boosting sempre tem a performance melhor do que os modelos lineares, po...

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