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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2024

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
ce186282
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
STJ
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Área: Apoio Especializado - Especialidade: Análises de Sistemas de Informação
Na regressão linear múltipla, a previsão do modelo é um valor entre 0 e 1, tal que 0 indica um evento improvável de acontecer e 1 indica a probabilidade máxima de que esse evento aconteça.
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoE — Errado

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Regressão linear múltipla vs. regressão logística

Gabarito: Errado (E). A afirmativa está incorreta porque trata da regressão logística, não da regressão linear múltipla. Na regressão linear múltipla, a previsão é um valor contínuo que pode assumir qualquer número real, positivo ou negativo, dependendo das variáveis explicativas. Já a descrição de saída entre 0 e 1, interpretada como probabilidade, é característica da regressão logística, usada em problemas de classificação.

O erro central é confundir os dois modelos. Enquanto a regressão linear estima valores numéricos (ex.: preço de imóveis, temperatura), a regressão logística, por meio da função sigmoide, transforma a combinação linear em uma probabilidade entre 0 e 1. Portanto, a previsão no intervalo [0,1] não se aplica à regressão linear múltipla.

Modelos de regressão
  • 1Regressão linear múltipla
    • Saída: valor contínuo (ℝ)
    • Ex.: preço, temperatura
  • 2Regressão logística
    • Saída: probabilidade [0,1]
    • Função sigmoide
    • Ex.: classificação
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❌ ERRADO.

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