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Uma empresa está utilizando um modelo de regressão para prever o custo de manutenção mensal de suas máquinas. O modelo apresentou um MAE = R$ 320,00 em uma base de teste, cujos custos reais variaram entre R$ 1.000,00 e R$ 5.000,00.
Com base no valor do MAE obtido, qual é a interpretação mais adequada sobre o desempenho do modelo?

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Ed

há 2 meses

O MAE (Mean Absolute Error) de R$ 320,00 indica que, em média, o modelo de regressão erra por R$ 320,00 nas previsões do custo de manutenção mensal das máquinas. Isso significa que, para os custos reais que variaram entre R$ 1.000,00 e R$ 5.000,00, o modelo tem um erro médio que representa cerca de 6,4% a 32% do custo real, dependendo do valor específico. Portanto, a interpretação mais adequada é que o modelo apresenta um desempenho razoável, mas pode ser melhorado, especialmente em casos onde os custos são mais altos.

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Outliers são dados que diferem significativamente dos demais valores em um conjunto. Identificá-los e tratá-los é essencial em Ciência de Dados, pois eles podem impactar análises estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina de maneira inesperada.
Analise as afirmacoes abaixo sobre outliers e escolha a alternativa que contém apenas as afirmações verdadeiras.
I. Outliers podem distorcer medidas como a média, mas têm pouco impacto sobre a mediana.
II. Métodos como o z-score e o IQR (Intervalo Interquartil) são comumente usados para detectar outliers.
III. Em algoritmos de aprendizado de máquina baseados em árvores, como árvores de decisão, os outliers têm um impacto significativo nos resultados.
IV. A remoção de outliers é sempre a melhor abordagem para lidar com eles em um conjunto de dados.
V. Outliers podem indicar erros de medição ou fenômenos importantes que merecem investigação adicional.
Apenas as afirmações I, II e III são verdadeiras.
Apenas as afirmações I, II e V são verdadeiras.
Apenas as afirmações II, III e IV são verdadeiras.
Apenas as afirmações III, IV e V são verdadeiras.
Apenas as afirmações I, III e IV são verdadeiras.

Os quartis são uma ferramenta estatística amplamente usada em Ciência de Dados para dividir um conjunto de dados ordenados em partes iguais, permitindo uma análise detalhada da distribuição dos valores. Eles são úteis para identificar a dispersão e possíveis outliers no conjunto de dados.
Analise as afirmações abaixo sobre quartis e escolha a alternativa que contém apenas as afirmações verdadeiras.
I. O primeiro quartil (Q1) representa o valor abaixo do qual estão 25% dos dados ordenados.
II. O terceiro quartil (Q3) é o valor acima do qual estão 75% dos dados ordenados.
III. A diferença entre Q1 e Q3 é conhecida como intervalo interquartil (IQR).
IV. Valores fora do intervalo são frequentemente considerados outliers.
V. A mediana de um conjunto de dados corresponde ao segundo quartil (Q2), que divide os dados em dois grupos de 25%.

Dados nulos representam valores ausentes em um conjunto de dados e podem impactar diretamente a qualidade das análises e os resultados dos modelos preditivos. Saber identificar, interpretar e tratar dados nulos é fundamental para lidar com problemas reais em Ciência de Dados.
Analise as afirmações abaixo sobre dados nulos e escolha a alternativa que contém apenas as afirmações verdadeiras.
I. Dados nulos podem ser substituídos por valores calculados, como a média ou a mediana, para evitar a perda de informações durante a análise.
II. A presença de dados nulos em um dataset pode causar erros em algoritmos de aprendizado de máquina que não lidam nativamente com valores ausentes.
III. Métodos de imputação são usados exclusivamente para remover todos os dados nulos de um conjunto de dados.
IV. A remoção de linhas ou colunas com dados nulos é sempre a melhor abordagem para lidar com valores ausentes.
V. A análise da distribuição dos dados deve ser considerada ao decidir como tratar os valores nulos.

Uma empresa industrial utiliza modelos preditivos para identificar falhas em suas máquinas. A detecção correta de falhas é essencial para evitar interrupções na produção e custos excessivos. Entretanto, a escolha do modelo deve considerar dois cenários: 1. O Modelo A possui maior número de falsos positivos (FP), mas minimiza os falsos negativos (FN). 2. O Modelo B reduz os falsos positivos (FP), mas tem maior número de falsos negativos (FN).
Com base nos cenários apresentados, qual modelo seria mais adequado nos seguintes casos?
I. Caso as falhas críticas resultem em altos custos e perigos significativos, o Modelo A é mais indicado.
II. Em situações em que o custo de paradas para manutenção preventiva é maior do que o impacto de falhas críticas, o Modelo B é preferível.
III. O Modelo A reduz a possibilidade de falhas críticas não previstas, mesmo que aumente o número de manutenções desnecessárias.
IV. O Modelo B é melhor para reduzir custos de manutenção em sistemas com redundâncias que toleram falhas ocasionais.
Todas as afirmações estão corretas.
Nenhuma das afirmações está correta.

A matriz de confusão ajuda a analisar erros e acertos de modelos preditivos, como em sistemas de manutenção industrial. Saber identificar corretamente cada elemento dessa matriz é crucial para avaliar o desempenho de modelos.
O que representa um 'Falso Negativo' (FN) em uma matriz de confusão?

Em um ambiente industrial, o uso de modelos preditivos para identificar falhas em máquinas é essencial para reduzir custos e evitar interrupções inesperadas. Uma equipe de manutenção utilizou um modelo de classificação para prever se uma máquina apresentaria falha iminente ou se operaria normalmente. A matriz de confusão obtida foi a seguinte: Predito: Falha Predito: Operação Normal Falha Real 46 (TP) 1 (FN) Operação Normal Real 10 (FP) 59 (TN).
Com base nos dados acima e considerando o conceito de acurácia, responda: qual é o valor da acurácia do modelo apresentado?

Uma empresa utiliza um modelo de classificação para prever falhas em seus equipamentos industriais, visando evitar paradas inesperadas e otimizar as manutenções. A matriz de confusão obtida após testes do modelo foi a seguinte: Predito: Falha Predito: Operação Normal Falha Real 56 (TP) 9 (FN) Operação Normal Real 2 (FP) 10 (TN).
Dentre as métricas de avaliação, o Recall (ou Sensibilidade) mede a capacidade do modelo de identificar corretamente as situações em que há falha real. Qual é o valor do Recall do modelo apresentado?