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Tecnologia da Informação · Aprendizado de Máquina (Machine Learning) · Matriz de confusão: precision e recall; Random Forest e redução de variância (robustez a outliers)

Múltipla escolha CESGRANRIO 2024 Difícil

As árvores de decisão são um modelo de aprendizado de máquina que opera por meio da construção de uma estrutura em forma de árvore para tomar decisões e que oferece uma compreensão clara da lógica de decisão e da hierarquia de características que contribuem para as predições finais. Elas são versáteis e podem ser usadas tanto para tarefas de classificação quanto para as de regressão. Nesse contexto, considere a construção de uma árvore de regressão usando a classe DecisionTreeRegressor do Scikit-Learn e seu treinamento em um conjunto de dados quadrático com max_depth=2, conforme mostrado a seguir: from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor tree_reg = DecisionTreeRegressor(max_depth=2) tree_reg.fit(X, y) A árvore resultante é representada na Figura a seguir. GÉRON, A. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. 2 ed. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc.: 2019, p. 183. Considerando-se o cenário apresentado e que se deseja fazer uma predição para uma nova instância, com x1 = 0.6, qual será o valor predito?

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