Grátis: O que é o método de eliminação recursiva de variáveis (Recursive Feature Elimination - RFE)? a) Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo.... – Questões Respondidas

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O que é o método de eliminação recursiva de variáveis (Recursive Feature Elimination - RFE)?
a) Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo.
b) Um método para selecionar as variáveis mais importantes para um modelo.
c) Um processo de balanceamento de dados desbalanceados.
d) Uma técnica de redução de dimensionalidade para variáveis categóricas.
e) Um algoritmo de agrupamento para dados grandes.

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O método de eliminação recursiva de variáveis (Recursive Feature Elimination - RFE) é uma técnica utilizada para selecionar as variáveis mais relevantes para um modelo preditivo. Ele funciona treinando um modelo e removendo recursivamente as variáveis menos importantes, até que o número desejado de variáveis seja alcançado. Analisando as alternativas: a) Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo - Isso não descreve o RFE, que é mais sobre seleção de variáveis. b) Um método para selecionar as variáveis mais importantes para um modelo - Esta é a definição correta do RFE. c) Um processo de balanceamento de dados desbalanceados - Isso não está relacionado ao RFE. d) Uma técnica de redução de dimensionalidade para variáveis categóricas - O RFE não é especificamente para variáveis categóricas. e) Um algoritmo de agrupamento para dados grandes - Isso não tem relação com o RFE. Portanto, a alternativa correta é: b) Um método para selecionar as variáveis mais importantes para um modelo.

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Esta prova explora aspectos técnicos e práticos da análise de dados e construção de modelos na Ciência de Dados. Responda as questões baseando-se em seus conhecimentos sobre as etapas e metodologias da área.
Qual é a etapa inicial do processo de Ciência de Dados?
a) Coleta de dados.
b) Preparação de dados.
c) Modelagem de algoritmos.
d) Validação de resultados.
e) Entendimento do problema de negócios.

Qual é o objetivo de um modelo de classificação?
a) Prever valores contínuos com base em variáveis independentes.
b) Agrupar dados em categorias não rotuladas.
c) Identificar padrões em dados não supervisionados.
d) Prever categorias ou classes com base em dados rotulados.
e) Reduzir a dimensionalidade dos dados.

O que é uma rede neural convolucional (Convolutional Neural Network - CNN) comumente usada?
a) Análise de texto em PLN.
b) Processamento de dados tabulares.
c) Visualização de dados em gráficos dinâmicos.
d) Processamento de imagens e visão computacional.
e) Análise estatística de séries temporais.

Qual é o principal benefício da regularização em aprendizado de máquina?
a) Aumentar a complexidade do modelo para ajustar os dados.
b) Melhorar a capacidade de generalização ao penalizar pesos extremos.
c) Reduzir o tempo de treinamento do modelo.
d) Balancear conjuntos de dados desbalanceados.
e) Maximizar o desempenho de modelos não supervisionados.

O que é precision em métricas de classificação?
a) A proporção de verdadeiros positivos em relação a todas as previsões positivas.
b) A proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de casos reais positivos.
c) A proporção de casos corretamente previstos entre todos os casos.
d) A diferença entre as previsões do modelo e os valores reais.
e) A taxa de falsos negativos no modelo.

Qual é a diferença principal entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?
a) A disponibilidade ou ausência de rótulos nos dados.
b) A complexidade dos algoritmos usados.
c) A aplicação restrita a dados estruturados no aprendizado supervisionado.
d) A necessidade de validação cruzada no aprendizado não supervisionado.
e) A utilização de técnicas de regressão em ambos.

O que é clustering em Ciência de Dados?
a) Uma técnica de aprendizado supervisionado para prever categorias.
b) Um método para dividir dados em grupos com características semelhantes.
c) Uma forma de validar a performance de modelos preditivos.
d) Um algoritmo exclusivo para redução de dimensionalidade.
e) Uma ferramenta usada apenas em séries temporais.

Qual técnica é utilizada para detecção de anomalies?
a) Regressão Linear.
b) Isolation Forest.
c) K-Nearest Neighbors (KNN).
d) PCA (Análise de Componentes Principais).
e) Todas as anteriores.

Qual métrica é mais usada para avaliar modelos de regressão?
a) Acurácia.
b) Recall.
c) RMSE (Raiz do Erro Quadrático Médio).
d) Matriz de confusão.
e) F1-Score.