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WorksheetsAula 6 - Metodologias de treino e avaliação de modelos
Total questions: 29
Worksheet time: 15mins
O que é um conjunto de treinamento?
Um conjunto de dados para comparação
Um conjunto de dados para teste
Um conjunto de dados para validação
Um conjunto de dados para treinar o modelo
Qual é a técnica utilizada para validar modelos com dados limitados?
n-fold cross validation
Hold-out
Train/test split
Random Forest
O que significa overfitting em um modelo de aprendizado de máquina?
Modelo muito complexo
Modelo muito simples
Modelo que não generaliza
Modelo que não treina corretamente
Qual métrica é utilizada para medir a performance de um modelo de regressão?
Precision
Accuracy
Mean Squared Error (MSE)
Confusion Matrix
O que é um conjunto de validação?
Conjunto de dados para teste
Conjunto de dados para treinar o modelo
Conjunto de dados para comparação
Conjunto de dados para ajustar hiperparâmetros
Qual é a principal função das Learning Curves?
Comparar diferentes algoritmos
Aumentar a precisão do modelo
Avaliar a complexidade do modelo
Diagnosticar a performance do modelo ao longo do tempo
O que caracteriza um modelo com underfitting?
Erro de validação muito alto
Erro de treino muito baixo
Modelo muito simples
Modelo muito complexo
Qual é a definição de bias em um modelo de aprendizado de máquina?
Erro devido à falta de dados
Erro devido à variabilidade dos dados
Erro devido à simplificação excessiva
Erro devido à complexidade do modelo
Qual métrica é utilizada para avaliar a performance de um modelo de classificação?
Learning Curves
Mean Absolute Error (MAE)
Confusion Matrix
Root Mean Square Error (RMSE)
O que é a precisão (precision) em um modelo de classificação?
Proporção de erros em relação ao total de instâncias
Proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de positivos previstos
Proporção de acertos em relação ao total de instâncias
Proporção de verdadeiros negativos em relação ao total de negativos previstos
Qual é a função do ROC (Receiver Operating Characteristic)?
Avaliar a complexidade do modelo
Representar graficamente a performance de um classificador binário
Calcular a média dos erros
Aumentar a precisão do modelo
O que é a métrica Logloss?
Métrica para medir a confiança nas previsões
Métrica para medir a complexidade do modelo
Métrica para medir a precisão
Métrica para medir a variabilidade dos dados
Qual é a relação entre bias e variance em um modelo?
Bias é a sensibilidade a dados específicos
Variance é a simplificação excessiva
O objetivo é ter baixo bias e alta variance
O objetivo é ter baixo bias e baixa variance
O que caracteriza um bom modelo em termos de Learning Curves?
Erro de validação sempre maior que o de treino
Linhas de treino e validação próximas
Erro de treino muito alto
Linhas de treino e validação distantes
Qual é a definição de Recall em um modelo de classificação?
Proporção de verdadeiros negativos em relação ao total de negativos reais
Proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de positivos reais
Proporção de erros em relação ao total de instâncias
Proporção de acertos em relação ao total de instâncias
Qual é a principal desvantagem do overfitting?
Modelo não aprende padrões
Modelo não generaliza bem
Modelo é muito simples
Modelo é muito complexo
Qual é a função do MSE (Mean Squared Error)?
Medir a precisão do modelo
Medir a complexidade do modelo
Medir a diferença entre valores previstos e observados
Medir a variabilidade dos dados
O que é um conjunto de teste?
Conjunto de dados para treinar o modelo
Conjunto de dados para ajustar hiperparâmetros
Conjunto de dados para validar o modelo
Conjunto de dados para avaliar a performance do modelo
Qual é a principal vantagem da validação cruzada (cross-validation)?
Menos dependente da sorte
Mais rápida que o hold-out
Menos complexa
Mais simples de implementar
O que é a métrica F1 Score?
Diferença entre precisão e recall
Média geométrica de precisão e recall
Soma de precisão e recall
Média aritmética de precisão e recall
Qual é a definição de erro de generalização?
Erro medido nos dados de validação
Erro medido nos dados de treino
Erro medido nos dados de treinamento
Erro medido nos dados de teste
Qual é a principal função das métricas de performance?
Medir a velocidade do modelo
Medir a quantidade de dados
Medir a qualidade do modelo
Medir a complexidade do modelo
O que caracteriza um modelo com alta variance?
Modelo é muito simples
Modelo é muito complexo
Modelo não generaliza bem
Modelo tem baixo bias
Qual é a definição de erro de validação?
Erro medido nos dados de teste
Erro medido nos dados de treinamento
Erro medido nos dados de treino
Erro medido nos dados de validação
Qual é a principal desvantagem do uso de um dataset não representativo?
Modelo é muito simples
Modelo não generaliza bem
Modelo é muito complexo
Modelo não aprende padrões
Qual é a função da Confusion Matrix?
Calcular a média dos erros
Avaliar a performance de um modelo de regressão
Aumentar a precisão do modelo
Avaliar a performance de um modelo de classificação
Qual é a relação entre erro de treino e erro de validação em um modelo com overfitting?
Erro de treino muito baixo e erro de validação muito alto
Erro de treino e validação iguais
Erro de treino muito alto e erro de validação muito baixo
Erro de treino e validação sempre crescem juntos
Qual é a definição de erro de treino?
Erro medido nos dados de treinamento
Erro medido nos dados de validação
Erro medido nos dados de teste
Erro medido nos dados de treino
Qual é a principal função das métricas de classificação?
Medir a qualidade do modelo
Medir a complexidade do modelo
Medir a quantidade de dados
Medir a velocidade do modelo
