Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — Algoritmos de Machine Learning (Classificação, Regressão e Clusterização) — IBFC 2025
TI - Ciência de Dados e Inteligência ArtificialAlgoritmos de Machine Learning (Classificação, Regressão e Clusterização)
- Código
- qa699282
- Banca
- IBFC
- Órgão
- TJ PE
- Ano
- 2025
- Cargo
- AJ ( )
A avaliação do desempenho de modelos de aprendizado de máquina é uma etapa crítica no desenvolvimento de soluções baseadas em Inteligência Artificial. Ela permite verificar a eficácia da predição, identificar pontos de melhoria e evitar a adoção de modelos com bom desempenho apenas aparente. O uso de métricas adequadas e ferramentas interpretativas auxilia na validação técnica e ética dos sistemas construídos. Diante do exposto, assinale a alternativa correta.
- AO F1-score é a média aritmética entre precisão e sensibilidade
- BA acurácia é sempre uma métrica confiável, mesmo em conjuntos de dados desbalanceados
- CO uso de matriz de confusão permite avaliar os verdadeiros positivos, falsos negativos e outras métricas derivadas
- DO erro quadrático médio é mais indicado que o ROC AUC para avaliar classificadores binários