Questões de Concurso Público DATAPREV 2024 para ATI - Inteligência da Informação

O algoritmo de redução de dimensionalidade conhecido como Análise de Componentes Principais (PCA – Principal Component Analysis) possui características importantes.
Dada a escolha de um número k de componentes principais e um conjunto de dados X com cinco variáveis A, B, C, D e E, o PCA

Um conjunto de dados foi particionado em dois subconjuntos, sendo um de treinamento e outro de testagem, ambos utilizados exclusivamente para serem usados em seus objetivos originais (dados de treino para treinamento, e de teste para testagem).
Em relação ao ajuste e validação de modelos em aprendizado de máquina, um modelo sofre overfitting quando

A validação cruzada é uma importante técnica em aprendizado de máquina, usada para obter uma estimativa mais robusta do erro de generalização. Dessa forma, ela contribui para a construção de modelos mais confiáveis, permitindo uma avaliação mais precisa de sua capacidade preditiva em diferentes cenários.
Uma das características da validação cruzada com k conjuntos é que esse método