A seleção de características (feature selection) é...

Q: A seleção de características (feature selection) é uma etapa importante no contexto de aprendizado de máquina, principalmente quando há diversas dimensões que podem ser exploradas. O conjunto de carac

A) não pode ser feita utilizando algoritmos baseados em filtro, embutidos ou de wrapper. | B) não tem capacidade de reduzir a complexidade do modelo, facilitando sua interpretação e reduzindo o risco de overfitting. | C) é um processo que pode aumentar a velocidade de treinamento do modelo independentemente do tamanho do conjunto de dados. | D) é necessária apenas quando o modelo de aprendizado de máquina apresenta overfitting. | E) não contribui para melhorar a precisão do modelo ao remover ruídos dos dados.

457941201441998

Ano: 2024Banca: FIOCRUZOrganização: FIOCRUZDisciplina: Informática BásicaTemas: Inteligência Artificial e Automação

A seleção de características (feature selection) é uma etapa importante no contexto de aprendizado de máquina, principalmente quando há diversas dimensões que podem ser exploradas. O conjunto de características (features) selecionadas pode ser efetivamente utilizado para construir modelos preditivos ou realizar outras análises estatísticas. Dentro deste contexto, é correto afirmar que a seleção de característica:

Gabarito comentado

Anotações

Marcar para revisão

A seleção de características (feature selection) é uma etapa import...

Questões relacionadas para praticar

A seleção de características (feature selection) é uma etapa import...

Questões relacionadas para praticar