InformáticaData warehouse e mineração de dadosFGV 2024
TCE PA
Questão de Informática
Módulo III – Conhecimentos Específicos Avançados
Modelos de aprendizagem de máquina são, em geral, avaliados com métricas que indicam os quão poderosos e relevantes eles são. Entre exemplos de métricas de avaliação utilizadas para modelos de classificação binária, são citados: • taxa de precisão (razão entre verdadeiros positivos e o total dos verdadeiros positivos e falsos positivos); • taxa de sensibilidade (razão entre verdadeiros positivos e o total dos verdadeiros positivos e falsos negativos, também conhecida por recall); e • escore F1 (F1-score, também chamado de F-measure), que relaciona as taxas de precisão e de sensibilidade. Suponha a existência de um modelo de classificação binária cuja taxa de precisão é de 90,00% e cuja taxa de sensibilidade é de 75,00%. Utilize aproximação de duas casas decimais. O escore F1 referente a esse modelo é
Mais questões de Data warehouse e mineração de dados
- Ibest 2026Assinale a alternativa que contém uma funcionalidade do Power BI.
- Cebraspe 2026O esquema snowflake apresenta melhor desempenho que o esquema estrela em ambientes OLAP, porque a normalização das dimensões reduz redundância e diminui o tempo de resposta das co…
- Instituto AVALIA 2026Um comitê de avaliação gestor de políticas habitacionais analisa dados históricos de beneficiários para identificar quais vulnerabilidades sociais costumam ocorrer conjuntamente (…
- Cebraspe 2026A tecnologia OLAP organiza os dados em estruturas multidimensionais e permite a execução de diversas operações, como a de slice and dice, que é usada para isolar variáveis específ…
- FGV 2026No que se refere às funcionalidades e às características fundamentais da tecnologia OLAP, analise as afirmativas a seguir. I. O modelo OLAP se concentra em dados individuais e tra…
Questão de prova oficial, com o gabarito definitivo publicado pela banca. Reproduzida para fins de estudo.
