Na regressão linear múltipla, a previsão do modelo é um val...

Vamos analisar a questão proposta sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina, focando na Regressão Linear Múltipla.

A Regressão Linear Múltipla é uma técnica estatística utilizada para modelar a relação entre uma variável dependente e várias variáveis independentes. Essa técnica é amplamente utilizada em aprendizado de máquina para prever valores contínuos. Diferente do que foi mencionado no enunciado, a previsão produzida pela regressão linear não é limitada a valores entre 0 e 1; ela pode gerar qualquer valor numérico, tanto positivos quanto negativos, dependendo dos dados e da modelagem.

A questão afirma que a previsão do modelo na regressão linear múltipla é sempre um valor entre 0 e 1, semelhante a um modelo de Regressão Logística, que de fato trabalha com probabilidades nessa faixa. No entanto, esta afirmação está incorreta no contexto da regressão linear múltipla.

Alternativa Correta: E - errado

Vamos justificar por que essa é a escolha correta:

• Regressão Linear Múltipla: Gera previsões que não são limitadas entre 0 e 1, podendo assumir qualquer valor real. Portanto, a descrição dada no enunciado é incorreta nesse contexto.
• Regressão Logística: Esta técnica, sim, é utilizada para prever a probabilidade de um evento ocorrer, resultando em valores entre 0 e 1. Mas não é o foco da pergunta.

Portanto, como a descrição da previsão entre 0 e 1 é incorreta para a Regressão Linear Múltipla, a alternativa correta é E - errado.

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• Regressão Linear Múltipla prevê valores contínuos e não é limitada ao intervalo entre 0 e 1.
• Regressão Logística prevê probabilidades, resultando em valores entre 0 e 1.

Portanto, a alternativa é Errado.

A regressão linear múltipla é uma técnica estatística muito utilizada em modelagem preditiva, onde o principal objetivo é prever um valor contínuo de uma variável dependente com base em várias variáveis independentes. O modelo assume que existe uma relação linear entre a variável dependente e as variáveis independentes. Em outras palavras, o modelo tenta ajustar uma equação linear que melhor descreva como as variáveis independentes afetam a variável dependente.

A regressão linear múltipla, portanto, permite que se considere a interação de diversas variáveis ao mesmo tempo, tornando a previsão mais robusta e informada.

A afirmação apresentada sugere que, na regressão linear múltipla, a previsão do modelo resulta em um valor entre 0 e 1, interpretando esses valores como a probabilidade de um evento ocorrer. No entanto, essa descrição não é correta no contexto da regressão linear múltipla.

A regressão linear múltipla, na verdade, gera uma previsão contínua, ou seja, o valor predito pode ser qualquer número real. Não existe a restrição de que o valor previsto deva estar entre 0 e 1. Esse modelo gera uma estimativa baseada nas variáveis independentes, como o preço de um imóvel, que pode ser qualquer valor numérico e não está limitado ao intervalo de 0 a 1. Por exemplo, se estivermos prevendo o preço de um imóvel, a previsão pode ser 200.000 ou 350.000, dependendo dos valores das variáveis de entrada, e esses números não têm limite superior ou inferior específico.

A confusão talvez venha da tentativa de associar a regressão linear múltipla com a regressão logística, que é usada em problemas onde a variável dependente é binária (por exemplo, prever se um evento acontecerá ou não). Na regressão logística, a previsão é realmente transformada para um valor entre 0 e 1, representando uma probabilidade. No entanto, isso não se aplica à regressão linear múltipla, onde a previsão é um valor contínuo, sem a interpretação de probabilidade.

Portanto, a afirmação de que a previsão da regressão linear múltipla é um valor entre 0 e 1, e que esses valores indicam a probabilidade de um evento ocorrer, está equivocada. Esse conceito é pertinente à regressão logística, e não à regressão linear múltipla.

Em resumo, a regressão linear múltipla não é usada para prever probabilidades e, portanto, os valores preditos não são restritos ao intervalo entre 0 e 1. O modelo de regressão linear múltipla gera um valor contínuo, que pode ser qualquer número real, dependendo das variáveis de entrada. A ideia de prever probabilidades é característica da regressão logística, que é um tipo de modelo diferente. Assim, a afirmação está incorreta, pois mistura conceitos de regressão linear múltipla com os de regressão logística.

Resposta: Errada - chatgpt

L0g1stica... (entre 0 1)... LineAR... ficar no "Ar"... é contínuo.