As máquinas de vetores de suporte (SVM) são um conjunto de
métodos de aprendizado usados para tratar problemas de
classificação, regressão e detecção de outliers. Considerando as
vantagens e desvantagens do uso do SVM no python 3.0 através
da biblioteca scikit learn (versão 1.7.2), avalie se as afirmativas a
seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).( ) Como vantagem, as SVM são eficazes em espaços de alta
dimensionalidade e eficaz nos casos em que o número de
dimensões é maior que o número de amostras.
( ) Como desvantagem, as SVM utilizam um subconjunto de
pontos de treinamento na função de decisão, sendo, portanto,
sendo pouco eficiente em termos de uso de memória.
( ) Como desvantagem, se o número de características for muito
maior que o número de amostras, evitar o sobreajuste na
escolha das funções Kernel e do termo de regularização é
crucial.
( ) Como vantagem, as SVMs fornecem estimativas de
probabilidade diretamente; estas são calculadas usando uma
validação cruzada de muitas partes que é um processo
dispendioso.
As afirmativas são, respectivamente,

Question

As máquinas de vetores de suporte (SVM) são um conjunto de
métodos de aprendizado usados para tratar problemas de
classificação, regressão e detecção de outliers. Considerando as
vantagens e desvantagens do uso do SVM no python 3.0 através
da biblioteca scikit learn (versão 1.7.2), avalie se as afirmativas a
seguir são verdadeiras (V) ou falsas (F).( ) Como vantagem, as SVM são eficazes em espaços de alta
dimensionalidade e eficaz nos casos em que o número de
dimensões é maior que o número de amostras.
( ) Como desvantagem, as SVM utilizam um subconjunto de
pontos de treinamento na função de decisão, sendo, portanto,
sendo pouco eficiente em termos de uso de memória.
( ) Como desvantagem, se o número de características for muito
maior que o número de amostras, evitar o sobreajuste na
escolha das funções Kernel e do termo de regularização é
crucial.
( ) Como vantagem, as SVMs fornecem estimativas de
probabilidade diretamente; estas são calculadas usando uma
validação cruzada de muitas partes que é um processo
dispendioso.
As afirmativas são, respectivamente, Alternativa A: V – V – V – F. Ou Alternativa B: V – F – V – F. Ou Alternativa C: V – V – F – V. Ou Alternativa D: F – V – F – V. Ou Alternativa E: F – V – F – F.

Qconcursos · Accepted Answer

Alternativa [B] V – F – V – F. Gabarito: BFundamento decisivo: A decisão dependia de confrontar cada assertiva com a lista oficial de vantagens e desvantagens do SVM no scikit-learn.Tema central: vantagens e desvantagens de SVMAnálise das alternativasAErradaEstá errada porque considera verdadeira a 2ª assertiva, mas a documentação a trata como vantagem de eficiência de memória, não como desvantagem.BCertaA alternativa B é correta porque a sequência compatível com a documentação é V-F-V-F: a 1ª assertiva descreve vantagens do SVM em alta dimensionalidade; a 2ª inverte a ideia de eficiência de memória, já que usar subconjunto de pontos na decisão é vantagem; a 3ª corresponde a uma desvantagem documentada; e a 4ª é falsa porque SVMs não fornecem probabilidades diretamente.CErradaEstá errada porque toma como verdadeiras a 2ª e a 4ª assertivas, ambas incompatíveis com a documentação.DErradaEstá errada porque marca a 1ª assertiva como falsa e a 4ª como verdadeira, em desacordo com os itens documentados.EErradaEstá errada porque marca a 1ª assertiva como falsa, embora ela reproduza uma vantagem expressa do SVM.Pegadinha da questãoA questão explora a inversão de uma vantagem de eficiência de memória em desvantagem e a falsa ideia de que SVM fornece probabilidades diretamente.Dica para questões semelhantesEm questões baseadas em documentação, compare cada frase com a classificação expressa pela fonte.Se a fonte diz que o método usa subconjunto de pontos na decisão, verifique a consequência técnica indicada: eficiência de memória.Em SVM, diferencie probabilidade direta de estimativa indireta com validação cruzada custosa.

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As máquinas de vetores de suporte (SVM) são um conjunto de ...

Gabarito comentado

Gabarito: B

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