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A caracterização de dados no aprendizado de máquina se refere ao processo de entender e resumir as propriedades de um conjunto de dados. É uma etapa importante no aprendizado de máquina, pois fornece informações sobre os dados e ajuda a identificar possíveis desafios e limitações. No aprendizado de máquina, existem vários tipos de dados que podem ser usados para treinar e testar modelos. Considerando o texto apresentado anteriormente, observe as afirmativas a seguir, sobre os tipos de dados, e as correlacione adequadamente aos termos ou ferramentas às quais se referem. Dados numéricos Dados categóricos Dados de série temporal São comumente usados em problemas relacionados à previsão, como previsão de preços de ações ou previsão do tempo. Podem ser nominais, significando que as categorias não têm ordem, ou ordinal, significando que as categorias não têm uma ordem específica. Podem ser usados para representar variáveis contínuas, como altura ou peso, ou variáveis discretas, como o número de itens vendidos. Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos de informação.
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JUSTIFICATIVA A sentença II se enquadra no conceito 2, pois os dados categóricos se referem a dados que consistem em categorias ou classes. A sentença I se enquadra no conceito 3, porque os dados de série temporal se referem a dados que são coletados ao longo do tempo e têm uma dimensão temporal. A sentença III se enquadra no conceito 1, visto que dados numéricos se referem a dados que consistem em valores numéricos, como inteiros ou números de ponto flutuante.