Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — Algoritmos de Machine Learning (Classificação, Regressão e Clusterização) — CESGRANRIO 2024
- Código
- cg057889
- Banca
- CESGRANRIO
- Órgão
- BNDES
- Ano
- 2024
- Cargo
- Ana ( )
Um cientista de dados está utilizando SHapley Additive exPlanations (SHAP) para entender a importância das variáveis em um modelo de aprendizado de máquina que prevê a probabilidade de um cliente deixar de ser assinante de um serviço (churn). Considere o seguinte conjunto de dados simplificado com três características para um cliente específico:
| Característica | Valor | Contribuição Marginal ao Modelo – Valor de Shapley |
| Tempo de | 12 (meses) | 0,05 |
| Número de | 3 | 0,20 |
| Número de | 10 | 0,15 |
A previsão base do modelo, que representa a probabilidade estimada de um cliente se tornar um churn quando nenhuma das características individuais é considerada, é de 0,30.
Considerando-se esse contexto, qual é a probabilidade prevista pelo modelo para que esse cliente deixe de assinar o serviço?
- A0,00045
- B0,10
- C0,40
- D0,70
- E0,75