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Qual é a técnica usada para lidar com o desbalanceamento de classes em problemas de classificação?

A) Oversampling
B) Undersampling
C) SMOTE
D) Todas as opções acima

Aprimorando com Questões

há 11 meses

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2 pág.

Como implementar algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) em C_

Respostas

há 11 meses

Para lidar com o desbalanceamento de classes em problemas de classificação, existem várias técnicas, incluindo: A) Oversampling - Aumenta a quantidade de exemplos da classe minoritária. B) Undersampling - Reduz a quantidade de exemplos da classe majoritária. C) SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) - Cria novos exemplos sintéticos da classe minoritária. A opção D) "Todas as opções acima" indica que todas essas técnicas podem ser usadas para lidar com o desbalanceamento de classes. Portanto, a resposta correta é: D) Todas as opções acima.

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Qual é uma biblioteca popular em C para implementar algoritmos de aprendizado de máquina?

A) numpy
B) scikit-learn
C) TensorFlow
D) mlpack

Qual é a função principal do algoritmo de regressão linear em machine learning?

A) Classificação
B) Previsão de valores contínuos
C) Redução de dimensionalidade
D) Clusterização

Qual das seguintes etapas não faz parte do processo de pré-processamento de dados em machine learning?

A) Normalização dos dados
B) Tratamento de dados ausentes
C) Seleção do algoritmo de aprendizado
D) Codificação de variáveis categóricas

Qual é a técnica usada para avaliar a performance de um modelo de machine learning em C?

A) Curva ROC
B) Precisão-Recall
C) Validação cruzada
D) Regressão logística

Qual é a função do algoritmo k-means no contexto de machine learning?

A) Classificação
B) Regressão
C) Clusterização
D) Redução de dimensionalidade

O que é overfitting em machine learning?

A) O modelo ajusta-se perfeitamente aos dados de treinamento, mas não generaliza bem para novos dados
B) O modelo não é capaz de aprender com os dados de treinamento
C) O modelo não consegue encontrar padrões nos dados de treinamento
D) O modelo subestima as relações entre as variáveis

Qual é a métrica comum usada para avaliar a performance de modelos de classificação em machine learning?

A) RMSE - Erro Quadrático Médio
B) MAE - Erro Médio Absoluto
C) Precisão
D) R-quadrado

Qual é a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado em machine learning?

A) Supervisionado requer rótulos para os dados de treinamento, não supervisionado não
B) Supervisionado não requer rótulos para os dados de treinamento, não supervisionado requer
C) Não existe diferença entre eles
D) Ambos são baseados em regras pré-definidas

Em machine learning, o que é a função de custo?

A) Mede o quão bem o modelo está se ajustando aos dados de treinamento
B) Mede o nível de complexidade do modelo
C) É utilizada para calcular as probabilidades das classes
D) Define a taxa de aprendizado do algoritmo

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Qual das seguintes etapas não faz parte do processo de pré-processamento de dados em machine learning?A) Normalização dos dadosB) Tratamento de dados ausentesC) Seleção do algoritmo de aprendizadoD) Codificação de variáveis categóricas

Qual é a técnica usada para avaliar a performance de um modelo de machine learning em C?A) Curva ROCB) Precisão-RecallC) Validação cruzadaD) Regressão logística

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Qual é a métrica comum usada para avaliar a performance de modelos de classificação em machine learning?A) RMSE - Erro Quadrático MédioB) MAE - Erro Médio AbsolutoC) PrecisãoD) R-quadrado

Em machine learning, o que é a função de custo?A) Mede o quão bem o modelo está se ajustando aos dados de treinamentoB) Mede o nível de complexidade do modeloC) É utilizada para calcular as probabilidades das classesD) Define a taxa de aprendizado do algoritmo

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