Flashcard FC558545
De acordo com o assunto TI Ciência de Dados e Inteligência Artificial: Bancos de Dados Dimensionais, responda: Defina sucintamente análise de regressão, F-measure, wrapper methods
Bancos de Dados Dimensionais
FURB · 2025
Defina sucintamente análise de regressão, F-measure, wrapper methods e granularidade em BI.
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Resposta
Análise de regressão se beneficia de relações causais para previsões mais robustas, o F-measure combina precisão e recall, wrapper methods selecionam atributos reavaliando o modelo e são computacionalmente pesados, e granularidade é o nível de detalhe que deve ser mantido para validação e auditoria dos dados.
• Análise de regressão: quando a relação entre variáveis explicativas e a variável resposta pode ser interpretada como causal, as previsões tendem a ser mais robustas porque o modelo reflete mecanismos reais e evita correlações espúrias.
• F-measure: é a média harmônica entre precisão e recall, equilibrando erros do tipo I e II em tarefas de classificação.
• Wrapper methods: avaliam subconjuntos de atributos usando o mesmo algoritmo de predição e são geralmente computacionalmente pesados devido à busca e à reavaliação repetida do modelo.
• Granularidade: refere-se ao nível de detalhe dos dados, e manter dados detalhados em BI permite validação, auditoria e evita disputas sobre resultados.
Veja como foi cobrado:
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