Questões Teóricas

1. Como você lida com o sobreajuste em um modelo?

2. Explique a compensação entre viés e variância.

3. O que é parada antecipada no contexto do treinamento de um modelo?

4. Como você lidaria com conjuntos de dados desbalanceados?

5. Qual das seguintes opções descreve melhor a diferença entre normalização de dados e dimensionamento?

6. Como funciona a validação cruzada?

7. Qual afirmação descreve melhor a diferença entre precisão e revocação?

8. Quais tipos de modelos são utilizados pelo método de ensemble bagging?

9. Como funciona o algoritmo de Random Forest?

10. Qual dos seguintes não é um método de conjunto?

11. Em qual cenário a alta sensibilidade é mais importante do que a alta precisão?

Como você lida com o sobreajuste em um modelo?

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Aumentando a quantidade de dados de treinamento.

Ao utilizar aumento de dados.

Ao utilizar modelos altamente complexos.

Ao utilizar uma técnica de regularização.

Explique a compensação entre viés e variância.

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Trata-se de escolher o número ótimo de clusters no KMeans.

É o equilíbrio entre a flexibilidade de um modelo e sua capacidade de generalizar para dados não vistos.

É a compensação entre a regularização L1 e L2.

É a decisão entre interromper o treinamento mais cedo ou treinar por mais épocas.

O que é parada antecipada no contexto do treinamento de um modelo?

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Trata-se de uma técnica de regularização que envolve a magnitude dos coeficientes.

É um método para prevenir o sobreajuste, terminando o treinamento assim que uma determinada condição é atendida, geralmente quando a perda de validação começa a aumentar.

É uma técnica para equilibrar conjuntos de dados.

Como você lidaria com conjuntos de dados desbalanceados?

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Ao utilizar técnicas de regularização L1 ou L2.

Com parada antecipada durante o treinamento.

Ao usar métodos como sobreamostragem, subamostragem ou geração de dados sintéticos.

Ao adicionar pesos às classes.

Qual das seguintes opções descreve melhor a diferença entre normalização de dados e dimensionamento?

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A normalização se refere a fazer com que os dados sigam uma distribuição gaussiana, enquanto a padronização ajusta a amplitude dos dados.

A escalada envolve converter dados para um intervalo entre 0 e 1, enquanto a normalização torna os dados centrados em zero.

Tanto a normalização quanto a escala ajustam a amplitude dos dados para entre 0 e 1.

Como funciona a validação cruzada?

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Ele treina o modelo em todo o conjunto de dados e, em seguida, testa no mesmo conjunto de dados.

Ele divide o conjunto de dados em 'k' partições iguais e utiliza cada partição como um conjunto de teste, enquanto as partes restantes como conjunto de treinamento, iterando 'k' vezes.

Ele treina o modelo uma vez em um subconjunto aleatório e testa nos dados restantes.

Ele testa o modelo 'k' vezes no mesmo conjunto de validação após treinar em todo o conjunto de dados.

Qual afirmação descreve melhor a diferença entre precisão e revocação?

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A precisão é o número de verdadeiros positivos dividido pelo número de verdadeiros positivos mais falsos negativos, enquanto a revocação (recall) é o número de verdadeiros positivos dividido pelo número de verdadeiros positivos mais falsos positivos.

A precisão mede o número de previsões corretas, enquanto a revocação mede o número de previsões falsas.

A precisão foca na exatidão das predições positivas, enquanto a revocação (recall) concentra-se em capturar o maior número possível de positivos.

Quais tipos de modelos são utilizados pelo método de ensemble bagging?

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Diferentes tipos de modelos para cada conjunto.

Modelos do mesmo tipo para cada conjunto.

Exclusivamente para Árvores de Decisão.

Exclusivamente para Redes Neurais superficiais.

Como funciona o algoritmo de Random Forest?

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Ele constrói múltiplas árvores de decisão e faz a média dos seus resultados.

Constrói uma única árvore de decisão com seleção aleatória de características.

Ele utiliza aleatoriedade para escolher a profundidade de uma única árvore de decisão.

Qual dos seguintes não é um método de conjunto?

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Potencialização

Ensacamento

Empilhamento

Escalonamento

Em qual cenário a alta sensibilidade é mais importante do que a alta precisão?

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Seção 7. Capítulo 6