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?
Tudo estava claro?
Obrigado pelo seu feedback!
Seção 7. Capítulo 6
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7. Qual afirmação descreve melhor a diferença entre precisão e revocação?
8. Quais tipos de modelos são utilizados pelo método de ensemble bagging?
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