Classificação de Dados - Ciência de Dados

1. O principal objetivo de um modelo de classificação descritivo é:

• A) Prever valores contínuos

• B) Criar visualizações de dados

• C) Explicar as características que distinguem classes

• D) Corrigir dados inconsistentes

• E) Avaliar a precisão de modelos

2. Um exemplo de aplicação de modelagem preditiva é

• A) Determinar as relações entre genes

• B) Estimar a densidade populacional

• C) Prever a classe de um novo registro com base em seus atributos

• D) Exibir dados históricos

• E) Agrupar registros semelhantes sem rótulos

3. Qual característica torna as técnicas de classificação menos eficazes para categorias ordinais?

• A) Não são supervisionadas

• B) Ignoram a ordem implícita entre as categorias

• C) Requerem muitos dados

• D) São baseadas apenas em regressão

• E) Funcionam apenas com texto

4. O que representa a matriz de confusão?

• A) O grau de variância dos dados

• B) Um gráfico de dispersão entre atributos

• C) O número de previsões corretas e incorretas de um modelo

• D) A complexidade do modelo

• E) O tempo de execução do algoritmo

5. Na matriz de confusão, o valor f11 representa:

• A) Previsões incorretas da classe 1 como classe 0

• B) Previsões corretas da classe 1

• C) Total de registros

• E) Previsões aleatórias

• D) Erros de medição

6. A métrica "precisão" de um modelo é calculada como:

• A) Previsões corretas dividido pelo número de classes

• B) Previsões erradas dividido pelas corretas

• C) Número de previsões corretas dividido pelo total de previsões

• D) Número de rótulos verdadeiros

• E) Número de atributos relevantes

7. Um classificador baseado em regras é um tipo de técnica de:

• A) Regressão linear

• B) Classificação supervisionada

• C) Agrupamento não supervisionado

• D) Otimização de parâmetros

• E) Redução de dimensionalidade

8. Um modelo com boa capacidade de generalização é aquele que:

• A) Tem baixo custo computacional

• 
  B) Se ajusta bem aos dados de treino e de teste

• 
  C) Sempre acerta a classe de treinamento

• 
  D) Depende apenas de dados rotulados

• 
  E) É baseado apenas em árvores de decisão

9. Qual das alternativas abaixo representa uma técnica de classificação?

• A) PCA

• 
  B) K-means

• 
  C) SVM (Máquinas de Vetores de Suporte)

• 
  D) Regressão linear

• 
  E) Análise de componentes independentes

10. O conjunto de dados usado para construir um modelo é chamado de:

• 
  A) Conjunto de validação

• 
  B) Conjunto de produção

• 
  C) Conjunto de treinamento

• 
  D) Conjunto de previsão

• 
  E) Conjunto de atributos