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Aprenda Questões Teóricas | Scikit-learn
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

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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?

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Como você lida com o sobreajuste em um modelo?

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Explique a compensação entre viés e variância.

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

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Como você lidaria com conjuntos de dados desbalanceados?

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

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Como funciona a validação cruzada?

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Qual afirmação descreve melhor a diferença entre precisão e revocação?

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

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Como funciona o algoritmo de Random Forest?

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Qual dos seguintes não é um método de conjunto?

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

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 7. Capítulo 6
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