Question

PERGUNTA 1
Analise as informações a seguir sobre modelos, no contexto de ciência de dados.
I. A visualização é parte fundamental e integrante de um modelo de Machine Learning.
II. Modelos são construídos para simular um fenômeno do mundo real como um passo investigativo, em busca da compreensão sobre algo que está acontecendo.
III. Um modelo é uma representação matemática de um objeto ou um processo.
IV. Um modelo pode nascer da análise de transações históricas, na busca por um padrão consistente nessas transações.
De acordo com as afirmações apresentadas, indique qual alternativa traz todas as afirmativas corretas.
Apenas as afirmações III e IV.
Apenas as afirmações II, III e IV.
Apenas as afirmações II e III.
Apenas as afirmações I e IV.
Apenas a afirmação II.

PERGUNTA 2
Observe a imagem a seguir:

Analise as afirmações sobre o algoritmo KNN representado pela imagem.
I. O algoritmo realizará uma tarefa de regressão.
II. O círculo verde, sendo um novo ponto a ser classificado, caso tenhamos um K igual a 3, passará a ser da Classe A.
III. Se o algoritmo utilizar a linha (círculo) preta como definição dos vizinhos, o K será igual a 6.
IV. Se o algoritmo utilizar a linha (círculo) vermelha como definição dos vizinhos, o K será igual a 3.
De acordo com as afirmações apresentadas, indique qual alternativa traz todas as afirmações corretas.

Apenas as afirmações I e II.
Apenas as afirmações I, III e IV.
Apenas as afirmações II, III e IV.
Apenas a afirmação IV.
Apenas as afirmações I e III.

PERGUNTA 3
Observe a imagem a seguir:

Considere como verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmações a seguir sobre a imagem que é uma análise exploratória que seguirá para um algoritmo KNN.
( ) O gráfico apresentado é tridimensional.
( ) O ponto mais inferior no gráfico representa medidas de uma flor Versicolor.
( ) Petal Length (cm) é um dos atributos que representa uma dimensão do gráfico.
( ) Setosa é uma das classes disponíveis para classificação dos pontos plotados.
A sequência correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
F, V, F, V
V, F, F, V
F, F, V, F
V, F, V, V
V, V, F, F

PERGUNTA 4
Observe a figura a seguir:
Indique a qual método de amostragem ela se refere.
Holdout.
Bootstrap.
Amostragem Aleatória.
Amostragem.
Validação Cruzada.

PERGUNTA 5
Considere as afirmações a seguir, sobre Análise ROC, como verdadeiras (V) ou falsas (F):
( ) O gráfico ROC é um gráfico bidimensional plotado em um espaço denominado espaço ROC, com eixos X e Y representando as medidas de taxa de falsos positivos (TFP) e taxa de verdadeiros positivos (TVP), respectivamente.
( ) ROC quer dizer Receiving Operating Characteristics.
( ) Seu uso inicial foi para avaliação e comparação de algoritmos.
( ) Uma das principais desvantagens do uso da Análise ROC é seu baixo desempenho com grande quantidade de dados.
A sequência correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:

F, F, V, F
V, F, V, V
V, F, F, V
F, V, F, V
V, V, V, F

Answer 1

Resposta:

Segue abaixo 5 perguntas corretas, se tiver as outras favor postar ;

1 Analise as afirmações sobre o algoritmo KNN representado pela imagem.  

 

Apenas a afirmação IV. -> correta

PERGUNTA 2

Analise as informações a seguir sobre modelos, no contexto de ciência de dados.

 

Apenas as afirmações II, III e IV. -> correta

3 Considere como verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmações a seguir sobre a imagem que é uma análise exploratória que seguirá para um algoritmo KNN.  

 

F, V, F, V

 

F, F, V, F -> errada

 

V, F, V, V

 

V, F, F, V -> errada

 

V, V, F, F

PERGUNTA 4

Considere como verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmações a seguir sobre análise preditiva.

 

F, V, F, V

 

F, F, V, F -> errada

 

F, V, V, V -> errada

 

V, V, F, F

 

V, F, F, V

PERGUNTA 5

Considere como verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmações sobre o uso de datasets da biblioteca Scikit-Learn:

 

V, V, F, F -> correta

6

 

Amostragem. -> errada

 

Amostragem Aleatória.

 

Bootstrap.

 

Validação Cruzada. -> errada

 

Holdout.

PERGUNTA 7

Considere as afirmações a seguir, sobre Análise ROC, como verdadeiras (V) ou falsas (F):

 

V, V, V, F -> correta

 

PERGUNTA 8

Para realizar a acurácia no algoritmo KNN podemos utilizar uma função do próprio Scikit-Learn. Qual das funções abaixo é responsável por calcular a acurácia?

 

score() -> correta

PERGUNTA 9

Um modelo preditivo bastante conhecido, baseado em distâncias e que não parte de hipóteses matemáticas, nem exige maquinário pesado é:

 

SVM. -> errada

 

KNN.

 

Árvore de Decisão.

 

Random Forest. -> errado

 

Naive Bayes.

PERGUNTA 10

Um método de avaliação bastante utilizado em aprendizado de máquina em que o conjunto de exemplos é dividido em r subconjuntos de tamanho aproximadamente igual. Os objetos de r – 1 partições são utilizados no treinamento de um preditor, o qual é então testado na partição restante. Esse processo é repetido r vezes, utilizando em cada ciclo uma partição diferente para teste. O desempenho final do preditor é dado pela média dos desempenhos observados sobre cada subconjunto de teste. Qual é esse método?

 

MSE – Mean Squared Error (Erro Quadrático Médio). -> errado

 

Validação Cruzada.

 

Bootstrap.

 

Amostragem aleatória. -> errada

 

Holdout.

Explicação:

.

Answer 2

Resposta:

1) Analise as informações a seguir sobre modelos, no contexto de ciência de dados.

Apenas as afirmações II, III e IV

2) Analise as afirmações sobre o algoritmo KNN representado pela imagem.

Apenas a afirmação IV

3) Considere como verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmações a seguir sobre a imagem que é uma análise exploratória que seguirá para um algoritmo KNN.

F,V,F,V

4) Considere as afirmações a seguir, sobre Análise ROC, como verdadeiras (V) ou falsas (F):

V,V,V,F

5) Observe a figura a seguir. Indique a qual método de amostragem ela se refere

Holdout. ERRADA

Amostragem Aleatória.

Bootstrap. ERRADA

Validação Cruzada. O AMIGO ACIMA INDICOU QUE ESTA ERRADA

Amostragem. O AMIGO ACIMA INDICOU QUE ESTA ERRADA

6) Considere como verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmações sobre o uso de datasets da biblioteca Scikit-Learn:

V,V,F,F

7) Considere como verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmações a seguir sobre análise preditiva.

F, V, V, V - O AMIGO ACIMA INDICOU QUE ESTA ERRADA

F, F, V, F - O AMIGO ACIMA INDICOU QUE ESTA ERRADA

F, V, F, V - ERRADA

V, F, F, V

V, V, F, F – ERRADA

8) Um método de avaliação bastante utilizado em aprendizado de máquina em que o conjunto de exemplos é dividido em r subconjuntos de tamanho aproximadamente igual. Os objetos de r – 1 partições são utilizados no treinamento de um preditor, o qual é então testado na partição restante. Esse processo é repetido r vezes, utilizando em cada ciclo uma partição diferente para teste. O desempenho final do preditor é dado pela média dos desempenhos observados sobre cada subconjunto de teste. Qual é esse método?

Validação Cruzada

9) Para realizar a acurácia no algoritmo KNN podemos utilizar uma função do próprio Scikit-Learn. Qual das funções abaixo é responsável por calcular a acurácia?

score()

10) Um modelo preditivo bastante conhecido, baseado em distâncias e que não parte de hipóteses matemáticas, nem exige maquinário pesado é:

KNN

Explicação:

8 de 10, se conseguir a resposta, favor postar