Geral
Aprendizado de Máquina
Semana 7
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Questão

Uma aplicação prática de validação cruzada em aprendizado de máquinas é na seleção de modelos e ajuste de hiperparâmetros durante o desenvolvimento de um modelo de previsão, como na predição de preços de imóveis. Suponha que você tenha um conjunto de dados contendo informações sobre imóveis (como área, número de quartos, localização, etc.) e deseja criar um modelo para prever os preços de venda dos imóveis com base nessas características. A validação cruzada é uma prática recomendada para este tipo de aplicação comercial.

Nesse sentido, assinale a alternativa que recorda o critério comumente usado para validar o desempenho de modelos preditivos em aprendizado de máquina.
A) Aplicar o modelo a novos dados sem nenhuma validação prévia, geralmente conhecido como "produção direta".
B) Garantir que o modelo preveja corretamente todos os dados do conjunto de treinamento, geralmente chamado de "overfitting".
C) Dividir os dados em conjunto de treinamento e teste, avaliando o modelo nos dados de teste, geralmente conhecido como "validação holdout".
D) Comparar o tempo de execução do modelo com o tempo de treinamento, geralmente conhecido como "trade-off".
E) Ajustar os hiperparâmetros do modelo até que a acurácia no conjunto de treinamento seja máxima, geralmente chamado de "tuning de hiperparâmetros".
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