Questões de Concurso Público TRT - 22ª Região (PI) 2022 para Analista Judiciário - Tecnologia da Informação

A matriz de confusão é utilizada na avaliação de modelos de classificação, no contexto do aprendizado de máquina. Dentre as métricas que podem ser extraídas da matriz de confusão, que resumem a capacidade de um modelo de acertar suas predições, estão o percentual que foi predito:

I. Positivo corretamente sobre o total que de fato era positivo. II. Negativo corretamente sobre o total que de fato era negativo. III. Positivo sobre o total que de fato era negativo. IV. Negativo sobre o total que de fato era positivo.

Os itens de I a IV correspondem, correta e respectivamente, a 

Considere, abaixo, as situações que envolvem métodos de aprendizado de máquina que podem ser supervisionados (S) ou não supervisionados (NS).

I. Uma empresa monitora e coleta dados em tempo real de mais de 1.000 veículos de divulgação, 100 mil blogs e das principais redes sociais do mundo. Utiliza um método capaz de identificar e segmentar grupos de eleitores a favor ou contra determinado assunto, de acordo com o interesse do cliente.
II. A partir de uma base de dados na qual são identificadas pessoas que estão fumando e pessoas que não estão fumando, são formados dois subconjuntos disjuntos: a base de treino (contendo 70% dos dados originais) e a base de teste (contendo o restante dos dados originais, 30%). Em seguida, a base de treino é submetida ao modelo para que seus parâmetros sejam calibrados e, após esta etapa, ocorre a predição de classes.
III. O sistema de recomendação de um site de comércio eletrônico monitora todos os itens vendidos e, quando um cliente está realizando uma compra, apresenta para ele itens semelhantes frequentemente comprados juntos.

Os itens I, II e III, são exemplos, respectivamente, de métodos