Revisão Machine Learning - Aprendizagem Supervisionada I

​Machine Learning:
Aprendizado Supervisionado I

Prof. Carlos Stefano

Multiple Choice

NÃO faz parte do âmbito de Aprendizado Supervisionado o algoritmo:

• Árvore de Decisão

• DBSCan

• K-Nearest Neighbors

• Multilayer Perceptron

• Aprendizado Supervisionado

• Aprendizado não supervisionado

• Aprendizado por reforço

​

​Machine Learning

Multiple Choice

NÃO é uma métrica utilizada para avaliar a qualidade de um modelo de regressão:

• AUC ROC

• Erro quadrático médio

• Erro médio absoluto percentual

• Erro médio quadrático logarítmico

• Diferença entre as medidas

  • Quadrática

  • Absoluta

  • Logarítmica

  • etc

Como queremos mensurar?

• Com que grau as predições do modelo se desviam da relidade?

O que queremos mensurar?

Mensurando a performance de um modelo de regressão

Guia de métricas no scikit-learn

Multiple Choice

O uso de "dummy variables" é comum para lidar com variáveis categóricas em problemas de regressão.

• Verdadeiro

• Falso

Lidando com variáveis categóricas

Nem sempre as variáveis categóricas apresentarão uma relação hierárquica, que é naturalmente imposta quando convertemos as informações para uma escala numérica ordinal!

Open Ended

Avalie se a afirmação abaixo é verdadeira, ou não, e justifique sua resposta:

"Uma árvore de decisão pode lidar naturalmente com variáveis categóricas".

Multiple Choice

São medidas para mensurar a eficiência da divisão de nós em uma árvore de decisão:

• Erro quadrático médio e acurácia

• Precisão e recall

• Entropia e Critério de Gini

• Média e desvio-padrão