Questões de Concurso Comentadas para ipea

Usando a base de dados de indivíduos pertencentes ao Sistema de Saúde, um pesquisador desenvolveu um modelo logístico para prever a chance de um indivíduo ter ou não ter uma determinada doença em função do tempo de prática de esporte. O modelo ajustado pelo pesquisador apresentou o seguinte resultado:




Considerando-se que exp(-0,45) ≈ 0,65, com base no resultado obtido, a que conclusão chegou o pesquisador? 

No aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento não têm rótulos. O objetivo é agrupar instâncias semelhantes em clusters. Nesse contexto, suponha que se deseja executar um algoritmo de agrupamento para tentar detectar grupos de visitantes semelhantes em um blog. Em nenhum momento é informado ao algoritmo a que grupo um visitante pertence, mas ele encontra essas conexões sem ajuda. Por exemplo, o algoritmo pode notar que 40% dos visitantes são homens que adoram histórias em quadrinhos e, geralmente, leem o blog à noite, enquanto 20% são jovens amantes de ficção científica que visitam o blog durante os fins de semana, e assim por diante. Deseja-se, nesse caso, usar um algoritmo de agrupamento hierárquico para subdividir cada grupo em grupos menores, o que pode ajudar a direcionar as postagens do blog para cada grupo específico.
Nesse cenário, qual é o algoritmo mais apropriado para fazer o agrupamento desejado?

A biblioteca Scikit-Learn emprega o algoritmo Classification And Regression Tree (CART) para treinar Árvores de Decisão. O algoritmo CART baseia-se na recursividade e na estratégia de divisão binária para construir uma árvore de decisão. Inicialmente, a árvore é representada por um único nó, que contém todos os dados de treinamento. A cada passo, o algoritmo busca a melhor maneira de dividir o conjunto de dados. A recursividade continua até que uma condição de parada seja atendida, como atingir uma profundidade máxima da árvore. Uma vez construída a árvore, a fase de predição ocorre ao percorrer a estrutura da árvore de acordo com as condições estabelecidas nos nós, levando a uma predição (inferência) para uma determinada entrada.
Considerando-se que n corresponde ao número de features e m ao número de instâncias, qual é a complexidade computacional assintótica de predição para árvores de decisão treinadas com o algoritmo CART?

Um cientista de dados está utilizando máquinas de vetor de suporte (SVM) em um projeto de classificação, pois deseja evitar o overfitting do modelo aos dados de treinamento.
Qual das seguintes técnicas auxilia a prevenir o overfitting em SVM?

Em um projeto de classificação de textos, um modelo de machine learning foi aplicado em um conjunto de teste e apresentou os seguintes resultados: uma precisão de 80% e uma revocação de 70%.
Com base nessas informações e considerando-se apenas a parte inteira da porcentagem, qual é o F1 Score desse modelo?