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Em datamining, o uso de holdout induz o modelo de classificação a partir do conjunto de treinamento, e seu desempenho é ...

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457941202087219
Ano: 2012Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: MPE-PIDisciplina: Banco de DadosTemas: Mineração de Dados
Texto associado
Acerca de conceitos básicos, arquiteturas e aplicações de data
warehouse e datamining
e técnicas de modelagem e otimização de
bases de dados multidimensionais, julgue os itens que se seguem.

Em datamining, o uso de holdout induz o modelo de classificação a partir do conjunto de treinamento, e seu desempenho é avaliado no conjunto de teste. Quanto menor o conjunto de treinamento, maior a variância do modelo; no entanto, se o conjunto de treinamento for grande demais, a precisão estimada calculada a partir do conjunto menor é menos confiável.
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