COMITÊ DOS MÉTODOS __ Plataforma A (9)

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Pós Teste
Respostas enviadas em: 17/11/2023 22:55
5. A divisão dos dados em teste e treino é um procedimento rápido e fácil de se executar, podendo ser aplicado
na maioria dos modelos de predição. Não deve ser u�lizado apenas em poucos casos, como em pequenos
conjuntos de dados e situações em que configuração adicional é necessária, como quando é usado para
classificação e o conjunto de dados não está balanceado.
Por que é necessário dividir os dados em teste e treino?
Você acertou!
A. Para avaliar a capacidade de generalização do modelo;
A divisão dos dados em teste e treino permite testar a capacidade do modelo simulando um ambiente real,
além de avaliar métricas de desempenho, como acurácia, sensibilidade e especificidade; por fim, permite
realizar ajustes e validar os resultados.
Resposta incorreta.
B. Para definir qual método de aprendizado de máquina se deve u�lizar;
A etapa de divisão dos dados em teste e treino antecede a de desenvolvimento do modelo de predição; é
amplamente empregada, independente e não tem ligação direta com o modelo de predição u�lizado.
Resposta incorreta.
C. Para aumentar o desempenho do modelo escolhido.
A divisão da base de dados não está diretamente ligada ao desempenho do modelo; diversos outros
fatores, como ajustes e validação cruzada, também podem influenciar.
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