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Questão FC373150

No âmbito do Aprendizado de Máquina, uma das métricas mais conhecidas para problemas de regressão é o RMSE (Root Mean Squared Error). Considere os dados abaixo (valores fornecidos:

Inteligência Artificial (IA)

FCC · 2022

No âmbito do Aprendizado de Máquina, uma das métricas mais conhecidas para problemas de regressão é o RMSE (Root Mean Squared Error). Considere os dados abaixo (valores fornecidos: raiz quadrada de 81,25 = 9,01; raiz quadrada de 325 = 18,03; raiz quadrada de 100 = 10; raiz quadrada de 25 = 5).

Com base nos dados fornecidos,

  1. a média de X (erro elevado ao quadrado) é 325/4 = 81,25 e o RMSE corresponde a 9,01.
  2. o RMSE corresponde à média da soma dos valores da coluna X, ou seja, 325/4 = 81,25.
  3. o RMSE corresponde à raiz quadrada da soma dos valores da coluna X, ou seja, 18,03.
  4. X corresponde ao RMSE de cada valor do modelo comparado ao valor real.
  5. o RMSE de cada valor do modelo comparado ao valor real é a raiz quadrada de X, ou seja: 10, 10, 5 e 10.
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Gabarito

A

Comentário do professor

A alternativa está correta porque o RMSE é a raiz quadrada do MSE, isto é, da média dos quadrados dos erros. Cada valor “x” da tabela representa o quadrado do desvio \( (y_i-\hat y_i)^2 \).

Somando esses quadrados obtém-se \( \sum (y_i-\hat y_i)^2 = 325 \). Dividindo pelo número de observações (n = 4) temos o MSE:

\( \text{MSE} = \dfrac{325}{4} = 81{,}25 \).

Aplicando a raiz quadrada retorna-se à unidade original do erro, obtendo o RMSE:

\( \text{RMSE} = \sqrt{81{,}25} = 9{,}01 \).

Portanto, a média dos quadrados é 81,25 e o RMSE corresponde a 9,01.

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