Questão FC546349
As técnicas de regressão são amplamente utilizadas para modelar a relação entre variáveis e realizar previsões contínuas em aprendizado de máquina. Sobre as diferentes técnicas de
Inteligência Artificial (IA)
FUNDATEC · 2025
As técnicas de regressão são amplamente utilizadas para modelar a relação entre variáveis e realizar previsões contínuas em aprendizado de máquina. Sobre as diferentes técnicas de regressão, assinale a alternativa correta.
- Regressão Polinomial é uma técnica exclusiva para análise categórica de variáveis.
- Regressão Linear é adequada apenas para problemas não lineares, devido à sua simplicidade.
- Regressão Logística é uma técnica de regressão apropriada para prever valores contínuos em vez de classes.
- Regressão Lasso é uma variante da regressão linear que elimina a necessidade de regularização dos coeficientes.
- A regressão Ridge adiciona uma penalidade baseada na soma dos quadrados dos coeficientes, sendo útil para reduzir overfitting.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Regressão Ridge é uma técnica de regressão linear que incorpora regularização L2 para controlar a complexidade do modelo e reduzir o overfitting.
Ajusta os coeficientes minimizando o erro quadrático somado a uma penalidade proporcional à soma dos quadrados dos coeficientes: \( \min_{\beta}\sum_{i}(y_i-\hat y_i)^2 + \lambda\sum_{j}\beta_j^2 \), com \(\lambda\ge 0\).
O efeito é um encolhimento dos coeficientes em direção a zero, diminuindo variância do estimador e tornando modelos mais estáveis, especialmente na presença de multicolinearidade. A Ridge normalmente não zera coeficientes, apenas os reduz.
A escolha de \(\lambda\) é feita por validação cruzada e é recomendável padronizar as variáveis antes de aplicar a técnica.
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