Questão de Comunicação Social — Tecnologias na Comunicação e Atualidades — FUNCERN 2025
Comunicação SocialTecnologias na Comunicação e Atualidades
- Código
- qg467247
- Banca
- FUNCERN
- Órgão
- IF-PE
- Ano
- 2025
- Nível
- Superior
- Cargo
- Professor EBTT - Sistemas Digitais e Segurança de Dados
Um professor do IFPE coordena um projeto de machine learning para classificar pacientes quanto à presença de câncer de pele. Ele recebeu um conjunto de dados com 35.000 instâncias, contendo 500 exemplos de diagnósticos para câncer de pele. A equipe desse professor dividiu o dataset em 70% de treinamento e 30% de teste, utilizando Decision Tree (algoritmo c4.5) para a tarefa de classificação. Durante a fase de treinamento, o modelo alcançou uma acurácia de 98%, mas, na fase de teste, anotou uma acurácia de 61%. Para o fato descrito, é provável que tenha ocorrido um problema clássico em aprendizagem de máquina. Marque a opção que melhor descreve o problema e uma possível solução, respectivamente.
- AOverfitting devido ao número de instâncias e pode ser mitigado com a técnica de regularização L1.
- BUnderfitting devido ao desbalanceamento do dataset e pode ser mitigado com o método de remoção aleatória de amostras da classe majoritária.
- COverfitting agravado pelo desbalanceamento do dataset e pode ser mitigado com o método de remoção aleatória de amostras da classe majoritária
- DUnderfitting devido à complexidade do modelo e pode ser solucionado com o método SMOTE.
- EOverfitting devido ao número de instâncias e pode ser resolvido com a técnica de regularização Dropout.