Geral
Aprendizado de Máquina
Semana 7
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Questão

A estimativa de acurácia é fundamental para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina. Ela mede a proporção de previsões corretas em relação ao total de amostras testadas. Métodos como validação cruzada ajudam a obter uma estimativa mais confiável, reduzindo o impacto de divisões específicas dos dados.

Em problemas de regressão, assinale a alternativa que reconhece a principal diferença entre o Erro Quadrático Médio (MSE) e o Erro Absoluto Médio (MAD).
A) O MAD considera apenas erros positivos, enquanto o MSE considera erros positivos e negativos.
B) O MAD é mais sensível a valores extremos (outliers) do que o MSE.
C) O MSE calcula a média das diferenças absolutas entre os valores previstos e reais, enquanto o MAD calcula a média dos quadrados dessas diferenças.
D) O MAD considera apenas erros negativos, enquanto o MSE considera erros positivos e negativos.
E) O MSE penaliza grandes erros mais fortemente do que o MAD, pois utiliza o quadrado das diferenças.
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