Grátis: A regressão logística é um classificador linear, membro do conjunto de modelos de regressão linear chamado Modelos Lineares Generalizados, utilizad... – Questões Respondidas

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A regressão logística é um classificador linear, membro do conjunto de modelos de regressão linear chamado Modelos Lineares Generalizados, utilizado para o desenvolvimento dos mais diversos tipos de previsões com machine learning. Assumindo que os dados de um dataset qualquer já foram carregados nas variáveis de treino e teste: X_train, X_test, y_train, y_test, sobre a implementação da Regressão Logística com o scikit-learn, e para que o método seja executado com êxito, ordene os itens a seguir: I- from sklearn.linear_model import LogisticRegression II- classificador_RLog = LogisticRegression(random_state=0) III- print('A acurácia da Regressão Logistíca na base de treino é: {:.2f} '.format(classificador_RLog.score(X_train_normalizado,y_train))) IV- classificador_RLog.fit(X_train_normalizado, y_train) Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

A IV - III - II - I.
B I - II - III - IV.
C I - II - IV - III.
D IV - II - III - I.

Testando o Conhecimento

há 11 meses

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Uniasselvi

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Ed

há 11 meses

Vamos analisar a sequência correta para a implementação da Regressão Logística com o scikit-learn: I. from sklearn.linear_model import LogisticRegression: Este é o primeiro passo, onde importamos a classe necessária para a regressão logística. II. classificador_RLog = LogisticRegression(random_state=0): Após a importação, criamos uma instância do classificador. III. print('A acurácia da Regressão Logistíca na base de treino é: {:.2f} '.format(classificador_RLog.score(X_train_normalizado,y_train))): Este passo deve ocorrer após o treinamento do modelo, pois estamos avaliando a acurácia. IV. classificador_RLog.fit(X_train_normalizado, y_train): Aqui, treinamos o modelo com os dados de treino. Analisando a ordem correta, temos que a sequência é: I - II - IV - III. Portanto, a alternativa correta é: C) I - II - IV - III.

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A distância euclidiana é uma das medidas de dissimilaridade entre comunidades mais utilizada na prática. Assim, quanto menor o valor da distância euclidiana entre dois objetos, mais próximas elas se apresentam em termos de parâmetros quantitativos. Considere a fórmula da distância euclidiana apresentada em anexo e classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: ( ) Xi representa um determinado objeto (dentro de X) sob qual se calculará a distância. ( ) Yi representa um determinado objeto (dentro de Y) sob qual se calculará a distância. ( ) i=o significa que haverá uma iteração terminando em 0. ( ) n representa o número de objetos que serão iterados. Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

A F - V - F - V.
B V - F - F - V.
C V - F - V - F.
D V - V - F - V.

O Scikit-Learn é uma biblioteca para Python que oferece uma grande variedade de métodos de aprendizado de máquina, tanto nas áreas de aprendizado supervisionado quanto em aprendizado não supervisionado. Sobre o Scikit-Learn e sua implementação, analise as afirmacoes a seguir: ( ) Ao utilizar from sklearn. import estará sendo importado do scikit-learn o método e seus recursos poderão ser utilizados. ( ) x = LinearRegression() é uma instância de uma rede neural. ( ) O comando train é utilizado para ajustar os dados e fazer com que o método aprenda. ( ) O comando predict permite utilizar o método para predição. Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

A V - F - F - V.
B F - V - F - V.
C F - V - V - F.
D V - F - F - F.

A classificação é uma tarefa de machine learning que tem por objetivo classificar itens de dados em uma entre diversas classes previamente definidas, com base em propriedades comuns, entre um conjunto de objetos no banco de dados. Sobre a saída de um classificador binário analise os exemplos que se encaixam nesse tipo assinalando-os com V ou F. ( ) Reconhecer como 'positivo' ou 'negativo'. ( ) Diagnosticar se um paciente tem determinada doença. ( ) Classificar um texto em 20 tipos de categorias. ( ) Determinar se uma foto contém um item específico ou não. Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

A F - V - V - F.
B V - F - V - F.
C V - V - F - V.
D F - F - V - V.

O SVM é uma técnica de Aprendizagem de Máquina desenvolvida por Vapnik em 1995, que é fundamentada na Teoria de Aprendizado Estatístico e utilizada para a classificação de dados. Assumindo que os dados de um dataset qualquer já foram carregados nas variáveis de treino e teste: X_train, X_test, y_train, y_test, sobre a implementação do SVM com o scikit-learn e para que o método seja executado com êxito, ordene os itens a seguir: I- print('A acurácia do SVM na base de treino é: {:.2f} '.format(classificador_SVM.score(X_train_normalizado, y_train))) II- classificador_SVM.fit(X_train_normalizado, y_train) III- classificador_SVM = svm.SVC() IV- from sklearn import svm Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

A I - II - III - IV.
B IV - II - I - III.
C IV - III - II - I.
D IV - II - III - I.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: A I - II - IV - III. B I - II - III - IV. C IV - III - I - II. D IV - III - II - I.

A I - II - IV - III.
B I - II - III - IV.
C IV - III - I - II.
D IV - III - II - I.

Sobre a fórmula, classifique V para as sentenças verdadeiras e F para as falsas: ( ) P (x) é a probabilidade original do preditor. ( ) P (c l x) é a probabilidade posterior da classe (c, alvo) dado preditor (x, atributos). ( ) x é o conjunto de dados. ( ) P(C) é a probabilidade original da classe. Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

A F - V - V - V.
B F - F - F - F.
C V - V - V - V.
D V - F - F - F.