Quando trabalhamos com modelos preditivos, há um procedimento de teste comumente utilizado, em que se faz a divisão do conjunto de dados em dois outros conjuntos, chamados de conjunto de treino e conjunto de teste.

Fonte: Pereira, M. R. Análise Preditiva e Classificação. Maringá: Unicesumar, 2022. Reimpresso em 2023.

Considerando as informações apresentadas, sobre Gerenciamento de Problemas, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.

I. O procedimento é chamado de treinamento do modelo.

PORQUE

II. Construímos nosso modelo usando apenas o conjunto de treino.

A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta:
Alternativas
Alternativa 1:
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.

Alternativa 2:
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.

Alternativa 3:
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.

Alternativa 4:
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

Alternativa 5:
As asserções I e II são proposições falsas.

Question

Quando trabalhamos com modelos preditivos, há um procedimento de teste comumente utilizado, em que se faz a divisão do conjunto de dados em dois outros conjuntos, chamados de conjunto de treino e conjunto de teste.
 
Fonte: Pereira, M. R. Análise Preditiva e Classificação. Maringá: Unicesumar, 2022. Reimpresso em 2023.
 
Considerando as informações apresentadas, sobre Gerenciamento de Problemas, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.

I. O procedimento é chamado de treinamento do modelo.
 
PORQUE

II. Construímos nosso modelo usando apenas o conjunto de treino.
 
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta:
Alternativas
Alternativa 1:
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.

Alternativa 2:
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.

Alternativa 3:
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.

Alternativa 4:
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.

Alternativa 5:
As asserções I e II são proposições falsas.

Accepted Answer

Alternativa 1 As duas asserções são verdadeiras e a segunda justifica a primeira pelo seguinte motivo: 1. **Asserção I (Verdadeira):** O processo de ensinar um algoritmo a reconhecer padrões em um conjunto de dados é tecnicamente chamado de **treinamento do modelo**. 2. **Asserção II (Verdadeira):** Na metodologia de ciência de dados, para garantir que o modelo aprenda e possa ser validado depois, ele deve ser construído (treinado) utilizando exclusivamente o **conjunto de treino**. 3. **Relação entre elas:** A segunda asserção justifica a primeira porque o ato de "construir o modelo usando apenas o conjunto de treino" é precisamente o que define e constitui a etapa de treinamento. O treinamento existe para que o modelo aprenda com esses dados específicos antes de ser avaliado com o conjunto de teste (dados inéditos).