Questões de Concurso Para especialista em regulação

A respeito de técnicas de redução de dimensionalidade, julgue o item subsecutivo.

Quando da configuração dos parâmetros do autoencoder, o tamanho do espaço latente é uma informação crucial, pois determina o tamanho do espaço onde os dados de entrada serão comprimidos.

Acerca da avaliação de modelos de classificação, julgue o item que se segue.

A área sob a curva ROC (receiver operating characteristic) é uma métrica de qualidade útil para avaliar um modelo: quanto mais próxima a curva estiver do canto superior direito do gráfico, melhor será a predição do modelo. 

Acerca da avaliação de modelos de classificação, julgue o item que se segue.

Um modelo de classificação que apresenta alta revocação é útil em contextos em que seja crucial identificar a maior quantidade possível de casos positivos, mesmo que isso resulte em um número maior de falsos positivos.

Acerca da avaliação de modelos de classificação, julgue o item que se segue.

A matriz de confusão, em problemas de classificação multiclasses, é uma tabela com duas linhas e duas colunas; na diagonal principal dessa matriz quadrada, estão os valores corretos e, na matriz secundária, os erros cometidos pelo modelo.

Acerca da avaliação de modelos de classificação, julgue o item que se segue.

A acurácia é uma métrica adequada para a avaliação de modelos quando não há desbalanceamento de classes, pois reflete com precisão a capacidade geral do modelo de fazer previsões corretas em todas as classes.