Questões de Tecnologia da Informação - Aprendizado de Máquina - Controladoria Geral da União

Alice e Bob estão corretos. Entretanto, não é possível realizar uma análise prévia dos algoritmos – avaliam-se apenas modelos e suas métricas de desempenho;

Alice e Bob estão errados. K-means Clustering é um método não supervisionado e não possui os parâmetros C e sigma.

Alice está correta, mas a sugestão de Bob de utilizar Naive Bayes é fraca, pois esse algoritmo não apresenta bom desempenho com pequenos conjuntos de dados;

Bob está correto e Alice está errada. K-means Clustering é um algoritmo não supervisionado;

Bob está errado e Alice está correta. Modelos baseados em Decision Trees não são explicáveis.

Precision = 0.71. Recall = 0.83;

Precision = 0.83. Recall = 0.71;

Precision = 0.83. Recall = 0.90;

Precision = 0.90. Recall = 0.71;

Precision = 0.90. Recall = 0.83.

underfitting, se o resultado do treino foi ótimo. Uma possível solução é a utilização de um modelo mais complexo e a redução do tempo de treinamento;

underfitting, se o resultado do treino também foi péssimo.

overfitting, se o resultado do treino também foi péssimo.

overfitting, se o resultado do treino foi ótimo. Uma possível solução é a utilização de um modelo menos complexo e métodos de validação cruzada;

overfitting, se o resultado do treino foi ótimo. Uma possível solução é a utilização de um modelo mais complexo e o aumento do tempo de treinamento.

-3;

-2;

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2;

3.