Verificação de conhecimentos

3 minutos

Responda às perguntas a seguir para verificar sua compreensão.

Você planeja usar o Scikit-Learn para treinar um modelo que prevê o risco padrão de crédito. O modelo deve prever um valor de 0 para pedidos de empréstimo que devem ser aprovados automaticamente e 1 para pedidos em que há um risco padrão que exige consideração humana. Que tipo de modelo é necessário?

Um modelo de classificação binária

Um modelo de classificação multiclasse

Um modelo de regressão linear

Você treinou um modelo de classificação usando a classe LogisticRegression do Scikit-Learn. Você deseja usar o modelo para retornar rótulos para novos dados na matriz x_new. Qual código você deve usar?

model.predict(x_new)

model.fit(x_new)

model.score(x_new, y_new)

Você treina um modelo de classificação binária usando o Scikit-Learn. Ao avaliar com dados de teste, você determina que o modelo alcança uma métrica de Recall geral de 0,81. O que essa métrica indica?

O modelo previu corretamente 81% dos casos de teste

81% dos casos previstos como positivos pelo modelo eram positivos.

O modelo identificou corretamente 81% de casos positivos como positivos.

É necessário responder a todas as perguntas antes de verificar o trabalho.

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