No que se refere a técnicas de regressão, técnicas de agrupamento
e aprendizado profundo, julgue os item seguinte.
O modelo de regressão linear é suscetível à
multicolinearidade, a qual diz respeito ao fato de o erro da
predição permanecer estável, dentro de um intervalo de
confiança aceitável, à medida que os valores de entrada
mudam.
Sobre as técnicas de classificação em aprendizado de máquina,
julgue o item a seguir.
Devido ao fato de pressupor independência entre atributos, o
algoritmo Naive Bayes é capaz de realizar, com precisão, o
treinamento de um modelo com uma quantidade reduzida de
amostras.
Sobre as técnicas de classificação em aprendizado de máquina,
julgue o item a seguir.
As árvores de decisão apresentam significativa
independência dos dados de treinamento, o que garante forte
estabilidade dos caminhos em caso de mudanças nos dados.
Um data mining revela informações que consultas manuais não
poderiam revelar efetivamente. Por exemplo, em data mining, o
algoritmo de classificação permite