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Com base nas boas práticas de avaliação de modelos de aprendizado de máquina, inclusive em cenários com classes desbalanceadas, analise as afirmativas a seguir, considerando (V) para a(s) afirmativa(s) verdadeira(s) e (F) para a(s) falsa(s).
( ) Na validação cruzada k-fold estratificada, cada partição de treino e teste preserva aproximadamente a mesma proporção de classes do conjunto original, o que contribui para estimativas de desempenho mais estáveis em problemas com desbalanceamento de classes.
( ) Curvas ROC e a métrica AUC-ROC são tipicamente mais informativas do que curvas precision-recall em cenários com classes fortemente desbalanceadas, justamente porque destacam com maior sensibilidade o comportamento do classificador em relação à classe minoritária.
( ) A métrica F1-score corresponde ao dobro do produto entre precisão (precision) e sensibilidade (recall) dividido pela soma de ambos, de modo que valores muito discrepantes entre precisão e recall tendem a produzir um F1-score relativamente baixo.
( ) Ao diminuir o limiar de decisão de um classificador binário (por exemplo, de 0,7 para 0,3), a precisão tende a aumentar, pois mais exemplos positivos são corretamente identificados como tal, ainda que isso geralmente ocorra às custas de uma redução no recall.
A sequência correta é:
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O conjunto está fortemente desbalanceado: apenas 3% dos registros pertencem à classe denominada inadimplente. O time deseja aumentar a quantidade de exemplos da classe minoritária sem simplesmente duplicar registros existentes, gerando novas amostras sintéticas entre os pontos reais da classe positiva, para reduzir o risco de overfitting associado ao oversampling ingênuo.
A técnica de balanceamento de classes adequada para esse cenário é:
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A avaliação dessa metodologia de validação é:
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Um tribunal deseja prever o tempo de tramitação (em dias) de processos de uma determinada classe, desde a distribuição até a sentença em 1ª instância. Um cientista de dados ajustou um modelo de regressão usando variáveis como tipo de ação, vara, quantidade de partes e histórico de movimentações, e avaliou o modelo no conjunto de teste.
Como métrica principal, ele calculou a soma das diferenças absolutas dividida pelo número de observações, ou:
obtendo Erro = 18, que foi interpretado como: “em média, o modelo erra em 18 dias o tempo de tramitação dos processos”. A métrica utilizada pelo cientista de dados é:
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O gráfico expressa a distribuição das respostas sobre como as pessoas pretendem se relacionar com o dinheiro no ano de 2026. Cada entrevistado escolheu apenas uma das opções disponíveis: economizar, reforma da casa e viajar.
Sabe-se que Reforma da casa foi a escolha de 95 pessoas e que 144° e 126° são, respectivamente, os ângulos centrais das respostas Economizar e Viajar.
Com base nessas informações, quantas pessoas pretendem investir em Viagem em 2026?
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Considere o conjunto populacional: 2, 4, 8, 10. Em seguida, assinale a alternativa que contém CORRETAMENTE o valor da variância do conjunto.
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Determine a mediana do conjunto: 12, 4, 7, 9, 20, 15, e, em seguida, assinale a alternativa contendo a resposta CORRETA.
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Abaixo podem ser observadas três diferentes tabelas, as quais possuem, cada, exatos doze números:
Sabendo-se que o número desconhecido da segunda tabela é igual à média aritmética dos números da primeira tabela, que o número desconhecido da terceira tabela é igual à mediana dos números da segunda tabela, incluindo o desconhecido, qual das alternativas apresenta a moda dos números, considerando as três tabelas?
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