"Uma banco de dados massivo pode acabar sendo desvantajoso se este estiver com as classes de saída desequilibradas ou não imparciais, pois, dessa forma, é possível que o modelo ajustado possa estar imitando exatamente o que foi mostrado no treinamento. Este problema pode ser resolvido com a obtenção de mais características de entrada dos dados, mesmo que essas características sejam irrelevantes para o modelo." Sobre a afirmativa anterior Questão 4 Escolha uma opção: Verdadeiro Falso
Respostas
Ed 
há 2 meses
A afirmativa é Falsa. A obtenção de mais características de entrada, especialmente se forem irrelevantes, não resolve o problema de classes de saída desequilibradas ou não imparciais. Na verdade, pode até piorar a situação, pois pode introduzir ruído e dificultar o aprendizado do modelo. O ideal é buscar um balanceamento das classes ou aplicar técnicas específicas para lidar com o desbalanceamento.
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