Questões de Concurso Público BRDE 2023 para Analista de Sistemas - Ciência de Dados

Em relação às estratégias de avaliação dos modelos preditivos, analise as assertivas abaixo, assinalando V, se verdadeiras, ou F, se falsas.
( ) O exemplar verdadeiro-positivo pertence à classe positiva, mas o classificador o classificou como pertencente à classe negativa. ( ) O f-score (medida F) é a percentagem de acertos ou verdadeiros positivos dentre todos os exemplos classificados como positivos. ( ) O exemplar verdadeiro-negativo pertence à classe negativa e o classificador o classificou como pertencente à classe negativa. ( ) A sensibilidade ou revocação (recall) é a taxa de verdadeiros positivos, isto é, porcentagem de verdadeiros positivos dentre todos os exemplares cuja classe esperada é a classe positiva.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:  

Analise as assertivas a seguir sobre o algoritmo K-NN (k-vizinhos mais próximos):
I. A distância de cosseno é a métrica mais comumente utilizada, pois possui a propriedade de representar a distância física entre dois pontos em um espaço d-dimensional. A representação é realizada através de uma linha contínua entre os dois exemplares, que no espaço d-dimensional forma um triângulo e, então, a distância de cosseno é o cálculo da hipotenusa desse triângulo. II. A classificação de um exemplar, cuja classe é desconhecida, é realizada a partir da comparação desse exemplar com aqueles que possuem uma classe conhecida. O princípio do algoritmo é armazenar o conjunto de treinamento e realizar comparações entre o exemplar de teste e os exemplares armazenados a cada vez que um exemplar de teste é armazenado. III. O processamento do algoritmo é extremamente rápido, independentemente da quantidade de exemplares do conjunto de dados de treinamento. Trata-se de um estilo de processamento conhecido como naive evaluation (avaliação ingênua), já que não há um trabalho prévio de indução do modelo.
Quais estão corretas? 

Analise as assertivas abaixo sobre o algoritmo Naive Bayes:
I. Trata-se de um classificador que se baseia na probabilidade de cada evento ocorrer, desconsiderando a correlação entre features. Isso significa que se o valor de um atributo exerce algum efeito sobre a distribuição de classes existentes no conjunto, esse efeito é independente dos valores assumidos por outros atributos e de seus respectivos efeitos sobre a mesma distribuição de classe. II. Em um processo de classificação no qual um exemplar com rótulo desconhecido seja apresentado ao classificador, o algoritmo tomará a decisão sobre a qual classe o exemplar deve estar associado, por meio do cálculo de probabilidades condicionais, ou seja, as probabilidades de ele pertencer a cada uma das classes existentes no conjunto de dados de treinamento. III. Uma aplicação que pode se beneficiar do uso do algoritmo Naive Bayes é identificar se um determinado e-mail é um spam ou não.
Quais estão corretas? 

Suponha o problema de indicadores econômicos ou de mercado futuro, nos quais se tenta prever o próximo valor analisando os dados de algumas variáveis (atributos descritivos) historicamente armazenados em um conjunto de dados. Qual é o modelo preditivo que pode ser utilizado para estimar os valores a partir de um conjunto de dados históricos? 

Analise as assertivas abaixo sobre os Tipos de Mudanças de Serviço no Gerenciamento de Mudança, considerando ITIL versão 3:
I. Mudança Padrão é uma mudança em um serviço ou infraestrutura que é pré-autorizada pelo gerenciamento de mudança, ou seja, são mudanças que acabam virando rotina. II. Mudança Normal é uma mudança solicitada por pessoa ou organização, que precisa ser autorizada e planejada antes de ser executada. III. Mudança Emergencial é a mudança que precisa ser implantada rapidamente para resolver um incidente.
Quais estão corretas?