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Regressão Linear é um método estatístico usado para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes, assumindo uma relação linear entre elas. O objetivo é encontrar a melhor linha (ou hiperplano, em casos de múltiplas dimensões) que minimize a soma dos quadrados das diferenças entre os valores observados e os valores previstos pelo modelo.
Verdadeiro
Falso

Aprimorando com Questões

há 5 meses

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há 5 meses

4 pág.

Avaliação do Módulo 3 - Modelagem de Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado_ Revisão da tentativa

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há 5 meses

Verdadeiro. A afirmação sobre a Regressão Linear está correta. Ela realmente modela a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes, assumindo uma relação linear e buscando minimizar a soma dos quadrados das diferenças entre os valores observados e os previstos.

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A aprendizagem supervisionada é usada apenas para classificação binária: classificar valores como 0 ou 1, como fraude ou não-fraude ou classificar uma fruta como banana ou maçã.
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O que é a validação cruzada? a. Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo utilizando dados de treinamento. b. Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo utilizando dados não rotulados. c. Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo utilizando dados rotulados. d. Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo utilizando diferentes divisões dos dados. e. Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo utilizando a mesma divisão dos dados.

Assinale a alternativa INCORRETA: Qual é a finalidade da separação dos dados em treino, teste e validação em ciência de dados e aprendizado de máquina? a. Auxiliar na seleção do melhor modelo antes de testá-lo no conjunto de teste. b. Treinar o modelo para aprender padrões e relações nos dados. c. Agrupar automaticamente instâncias de dados sem ter informações prévias sobre as categorias. d. Avaliar o desempenho do modelo após o treinamento. e. Ajustar hiperparâmetros e evitar o overfitting.

Qual é a finalidade do algoritmo K-Nearest Neighbors (k-NN)?
a. Identificar anomalias em um conjunto de dados.
b. Classificar uma amostra em uma categoria não definida.
c. Realizar uma análise de sentimentos em um conjunto de dados.
d. Rotular uma amostra de acordo com amostras de aproximação, a partir de um conjunto de dados utilizado para treinamento.
e. Agrupar amostras em categorias semelhantes.

Quais são os dois tipos principais de aprendizagem de máquina?
a. Supervisionada e semi-supervisionada.
b. Não supervisionada e por reforço.
c. Semi-supervisionada e não supervisionada.
d. Não supervisionada e semi-supervisionada.
e. Supervisionada e não supervisionada.

O algoritmo K-Nearest Neighbors (k-NN) é um algoritmo de classificação cuja finalidade é rotular uma amostra de acordo com amostras de aproximação, a partir de um conjunto de dados utilizado para treinamento. O algoritmo k-NN é um algoritmo de aprendizagem de máquina que pertence à categoria de aprendizagem supervisionada.

O código a seguir é utilizado para exibir a árvore de decisão:

```
fig. ax = plt.subplots(figsize=(10,8))
tree.plot_tree(clf)
plt.show()
```
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A aprendizagem supervisionada é usada apenas para classificação binária: classificar valores como 0 ou 1, como fraude ou não-fraude ou classificar uma fruta como banana ou maçã.
Verdadeiro
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Quais são os dois tipos principais de aprendizagem de máquina?
a. Supervisionada e semi-supervisionada.
b. Não supervisionada e por reforço.
c. Semi-supervisionada e não supervisionada.
d. Não supervisionada e semi-supervisionada.
e. Supervisionada e não supervisionada.

O código a seguir é utilizado para exibir a árvore de decisão:

```
fig. ax = plt.subplots(figsize=(10,8))
tree.plot_tree(clf)
plt.show()
```
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O k-NN pode ser usado tanto para problemas de classificação como para previsão de regressão.
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A aprendizagem supervisionada é usada apenas para classificação binária: classificar valores como 0 ou 1, como fraude ou não-fraude ou classificar uma fruta como banana ou maçã.VerdadeiroFalso

Quais são os dois tipos principais de aprendizagem de máquina?a. Supervisionada e semi-supervisionada.b. Não supervisionada e por reforço.c. Semi-supervisionada e não supervisionada.d. Não supervisionada e semi-supervisionada.e. Supervisionada e não supervisionada.

O código a seguir é utilizado para exibir a árvore de decisão:```fig. ax = plt.subplots(figsize=(10,8))tree.plot_tree(clf)plt.show()```VerdadeiroFalso

O k-NN pode ser usado tanto para problemas de classificação como para previsão de regressão.VerdadeiroFalso

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a. Supervisionada e semi-supervisionada.
b. Não supervisionada e por reforço.
c. Semi-supervisionada e não supervisionada.
d. Não supervisionada e semi-supervisionada.
e. Supervisionada e não supervisionada.

O código a seguir é utilizado para exibir a árvore de decisão:

```
fig. ax = plt.subplots(figsize=(10,8))
tree.plot_tree(clf)
plt.show()
```
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