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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qual das seguintes métricas não deve usada para avaliar a precisão de um modelo de classificação quando temos classes desbalanceadas?

Acurácia

Precisão

Recall (Revocação)

F1-Score

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Considere um modelo de classificação binária treinado para prever se um e-mail é "spam" (positivo) ou "não spam" (negativo). Os resultados do modelo em um conjunto de teste com 100 amostras são mostrados abaixo. Qual a acurácia?

Verdadeiro Positivo (VP): 70

Falso Positivo (FP): 10

Verdadeiro Negativo (VN): 15

Falso Negativo (FN): 5

99

70

15

85

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Media Image

Qual forma de validação a imagem representa?

holdout

leave-one-out

k-fold

Balanced Sampling Validation

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

É uma técnica para aumentar a quantidade de amostras da classe majoritária, replicando amostras da classe minoritária.

Undersampling

Underfitting

Oversampling

Overfitting

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

É uma técnica para nivelar a quantidade de amostras da classe minoritária, removendo amostras da classe majoritária.

Undersampling

Underfitting

Oversampling

Overfitting

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

O modelo está sofrendo de ____________, ajustando-se muito bem aos dados de treinamento, mas com baixa capacidade de generalização.

Undersampling

Underfitting

Oversampling

Overfitting

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

O modelo está com alta capacidade de generalização e ajustando-se muito bem aos dados de treinamento. Entretanto, para os dados desconhecidos, está com baixa capacidade de generalização

Undersampling

Underfitting

Oversampling

Overfitting

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