Questão FC266294
Um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificação é o Support Vector Machine (SVM). Analise o seguinte código em Python que implementa o SVM e assinale a alternat
Questões sem classificação de assunto (TI - Desenvolvimento de Sistemas)
IDECAN · 2024
Um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificação é o Support Vector Machine (SVM). Analise o seguinte código em Python que implementa o SVM e assinale a alternativa que descreve corretamente a sua funcionalidade.
- O kernel linear é adequado para separar dados que não são linearmente separáveis.
- O parâmetro C controla a largura da margem do hiperplano de separação.
- A acurácia do modelo SVM é calculada pela razão entre o número de falsos positivos e o número total de amostras.
- O parâmetro C controla a taxa de aplicação do algoritmo back propagation.
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Gabarito
B
Comentário do professor
C é o parâmetro de regularização do SVM que, indiretamente, controla a largura da margem ao ponderar o trade‑off entre maximizar a margem e penalizar erros de classificação.
No SVM de margem suave a solução minimiza \( \frac{1}{2}\|w\|^2 + C\sum_i \xi_i \) sujeita a \(y_i(w\cdot x_i + b)\ge 1-\xi_i\), com \(\xi_i\ge0\).
Aqui, a margem efetiva é \(1/\|w\|\). O termo \(\|w\|^2\) busca uma margem grande; o termo com \(\xi_i\) permite violações. O valor de C equilibra esses objetivos.
Assim, C alto penaliza fortemente violações (reduz tolerância a erros) e tende a produzir uma margem mais estreita para ajustar melhor os dados; C baixo permite mais violações e resulta em uma margem mais ampla, com maior regularização.
Na prática, escolhe‑se C por validação cruzada conforme o compromisso desejado entre erro de treino e generalização.
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