Em um projeto de ciência de dados para análise preditiva no...
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Ano: 2024
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
IPEA
Prova:
CESGRANRIO - 2024 - IPEA - Técnico de Planejamento e Pesquisa - Desenvolvimento de Sistemas |
Q2383147
Banco de Dados
Em um projeto de ciência de dados para análise preditiva
no setor bancário, um cientista de dados precisa escolher
tecnologias de aprendizado de máquina adequadas para
classificar clientes com base no risco de inadimplência.
Considerando-se a intenção de lidar com dados não linearmente separáveis por meio do uso de um kernel, qual é o algoritmo mais adequado para essa tarefa?
Considerando-se a intenção de lidar com dados não linearmente separáveis por meio do uso de um kernel, qual é o algoritmo mais adequado para essa tarefa?