Enunciado
Em um projeto de implantação de sistemas de apoio à decisão judicial, a equipe de analistas de um tribunal se depara com a necessidade de avaliar o desempenho de diferentes modelos de aprendizado de máquina. Durante os testes, observa-se que um dos modelos apresenta excelente desempenho nos dados de treinamento, mas performance insatisfatória nos dados de validação. Para diagnosticar e corrigir problemas como esse e selecionar o modelo mais adequado, a equipe deve considerar conceitos como
Alternativas
- A)
normalização de variáveis de entrada, ajuste de hiperparametros e ênfase na acurácia como principal métrica para todos os conjuntos de dados.
- B)
overfitting, análise de precisão e recall, uso do F1-score e interpretação da curva ROC.
- C)
ampliação do conjunto de treino e avaliação do desempenho com base em métricas simples, como o percentual de acertos em dados conhecidos.
- D)
substituição de validação cruzada por divisão fixa dos dados, acompanhada de repetição de testes em conjuntos balanceados.
- E)
análise do tempo de processamento em paralelo as métricas de avaliação, priorizando modelos com melhor desempenho computacional em tarefas especificas.
Gabarito e comentário
Resposta correta: B
Bom resultado no treino e resultado baixo na validação indicam overfitting. Precisão, recall, F1 e curva ROC auxiliam a avaliação do modelo.