Questões de Concurso Público INPE 2024 para Tecnologista Pleno I - Análise e Desenvolvimento de Produtos de Sensoriamento Remoto para o Monitoramento das Mudanças da Cobertura e Uso da Terra

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Q2516273 Estatística
Sobre avaliação de resultados de classificação, relacione os termos elencados a seguir, às respectivas definições.
1. Acurácia Global 2. Matriz de confusão 3. Acurácia do produtor 4. Acurácia do usuário
( ) Relacionada aos erros de comissão, indica a proporção de amostras classificadas corretamente para uma determinada classe em relação ao número total de amostras classificadas como sendo dessa classe. ( ) Índice que representa uma avaliação geral do desempenho de um modelo de classificação. ( ) Tabela específica que tem como intuito permitir a visualização do desempenho do modelo de classificação. ( ) Relacionada aos erros de omissão, representa a proporção de amostras classificadas corretamente para uma determinada classe em relação ao número total de amostras de referência pertencentes a essa classe.
Assinale a opção que apresenta a relação correta, na ordem apresentada.
Alternativas
Q2516274 Estatística
A respeito das métricas que podem ser calculadas a partir da Matriz de Confusão, considere a seguinte expressão:
“Indica a proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de amostras positivas da referência.”
Assinale a opção que indica o termo corretamente definido pela expressão.
Alternativas
Q2516275 Estatística
Durante muitos anos o coeficiente kappa que, originalmente, foi desenvolvido para comparação entre classificações feitas por dois especialistas diferentes, vem sendo utilizado na avaliação de resultados de mapeamentos temáticos resultantes de classificações digitais.
Sobre aspectos envolvendo o coeficiente kappa, analise as afirmativas a seguir.
I. O kappa tem características similares ao cálculo da acurácia global, sobretudo por ignorar os valores que estão dispostos fora da diagonal principal da matriz de confusão. II. O kappa faz uma comparação entre a concordância da classificação observada e a concordância esperada ao acaso. Se a concordância esperada ao acaso for alta, mesmo um modelo de classificação mediano pode ter um valor de kappa alto, causando conclusão enganosa sobre seu real desempenho. III. O kappa não leva em conta se algumas classes são muito mais comuns do que outras. Isso significa que ele pode não refletir com precisão o quão bem a classificação se saiu nas classes menos frequentes.
Está correto o que se afirma em
Alternativas
Respostas
1: B
2: C
3: D