
Avaliação de Modelos Preditivos e Descritivos: Visão Geral
Authored by Paulo Oliveira
Information Technology (IT)
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18 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Qual tópico NÃO é explicitamente listado como parte da avaliação de modelos preditivos e descritivos nesta visão geral?
Métricas de Erro
Amostragem
Testes de Hipótese
Treinamento de Redes Neurais Profundas
Decomposição Viés–Variância da Taxa de Erro
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Em classificação, a métrica err(f) representa:
A proporção de itens corretamente classificados
A proporção de itens classificados incorretamente
A soma dos verdadeiros positivos
A média dos erros absolutos
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Considere as fórmulas apresentadas: err(f) é a taxa de erro e ac(f) = 1 − err(f). Qual afirmação está correta?
A acurácia aumenta quando a taxa de erro aumenta
A acurácia é o complemento da taxa de acertos
A acurácia é o complemento da taxa de erro
A acurácia é sempre igual à taxa de erro
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Analise a matriz de confusão ilustrada (3 classes). Qual é o número de acertos (soma da diagonal principal)?
21
16
19
15
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Você tem um conjunto de dados pequeno e deseja obter uma estimativa estável de desempenho com média e desvio padrão, preservando a possibilidade de repetir exemplos no treino. Qual técnica é mais adequada?
Holdout
Validação cruzada
Bootstrap
Divisão 80/20 fixa
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Qual medida está diretamente associada à proporção de previsões incorretas do modelo em todo o conjunto de dados?
Precisão
Taxa de Erro Total
Sensibilidade (Recall)
Especificidade
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Na análise ROC, qual eixo representa a Taxa de Falsos Positivos (FP) no diagrama com a linha tracejada de “classificador aleatório” e pontos para Algoritmo A, B e C?
Eixo vertical (y)
Eixo horizontal (x)
Ambos os eixos
Nenhum dos eixos
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