Uma equipe está trabalhando em um projeto de análise preditiva com base em dados estruturados provenientes de diferentes
fontes de um Tribunal Regional do Trabalho. Durante a etapa de pré-processamento, o time precisa lidar com valores ausentes/faltantes, escalonar os dados para uniformizar as unidades e selecionar as variáveis mais importantes para treinar um modelo supervisionado. Para realizar estas tarefas nesta etapa, a equipe deve

Question

Uma equipe está trabalhando em um projeto de análise preditiva com base em dados estruturados provenientes de diferentes
fontes de um Tribunal Regional do Trabalho. Durante a etapa de pré-processamento, o time precisa lidar com valores ausentes/faltantes, escalonar os dados para uniformizar as unidades e selecionar as variáveis mais importantes para treinar um modelo supervisionado. Para realizar estas tarefas nesta etapa, a equipe deve  Alternativa A: utilizar uma Convolutional Neural Network (CNN) para preencher valores ausentes, normalizar os dados com a técnica
Principal Component Analysis (PCA) e realizar redução dimensional com regressão logística.  Ou Alternativa B: aplicar a imputação de valores ausentes, escalonar os dados utilizando-se CNN e identificar variáveis importantes por meio
da análise  Ou Alternativa C: preencher os valores ausentes com imputação (média ou mediana), escalonar os dados com standard scaler e realizar a
seleção de variáveis com base na importância de features calculada por um modelo de árvore de decisão.   Ou Alternativa D: remover diretamente todas as linhas com valores ausentes, normalizar os dados com decomposição em valores singulares
(SVD) e utilizar o algoritmo k-means para selecionar variáveis mais relevantes.   Ou Alternativa E: usar o algoritmo supervisionado análise de cluster hierárquico (HCA) para prever valores ausentes, aplicar normalização
z-score nos dados e calcular a importância das variáveis com uma rede neural profunda.

Fundação Carlos Chagas · Accepted Answer

Alternativa [C] preencher os valores ausentes com imputação (média ou mediana), escalonar os dados com standard scaler e realizar a
seleção de variáveis com base na importância de features calculada por um modelo de árvore de decisão.

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Uma equipe está trabalhando em um projeto de análise prediti...

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