A regressão linear é uma ferramenta de previsão utilizada há mais de um século por pesquisadores e cientistas das mais diversas áreas. Após tanto t...

A regressão linear é uma ferramenta de previsão utilizada há mais de um século por pesquisadores e cientistas das mais diversas áreas. Após tanto tempo de uso, várias técnicas e modificações surgiram para fazer frente a novos desafios. Uma das modificações no algoritmo tradicional da regressão linear é a regressão penalizada. Com base nessas informações, assinale a alternativa correta, sobre a regressão penalizada: a. Na regressão penalizada, o valor de alguns coeficientes aumenta em módulo, com alguns ultrapassando o valor N/2, em que N é o número de variáveis do modelo. b. Quando a regressão penalizada faz uso do valor absoluto dos coeficientes, dizemos que se trata de uma regularização L2 ou Ridge. c. A regressão penalizada é indicada quando temos poucas variáveis e queremos elevar a variância das estimativas, em razão da multicolinearidade entre previsores. d. A regressão penalizada faz uso da regressão de modo que as penalidades no modelo reduzam ajustes excessivos. e. Quando a regressão penalizada faz uso do quadrado dos coeficientes, temos uma regularização L1 ou Lasso.