Matheus Fernandes
EQUIPE
07/01/2025 • 05:46
Gabarito: c)
Ao treinar modelos de classificadores/regressores para auxiliar na tomada de decisão em um modelo DDD (data-driven decision-making), é importante considerar a quantidade de dados disponíveis e a complexidade do problema em questão.
A escolha do melhor modelo dependerá da análise desses fatores, pois um modelo muito complexo pode exigir uma grande quantidade de dados para um treinamento eficaz, enquanto um modelo mais simples pode se adequar melhor a conjuntos menores de dados. Portanto, a seleção do modelo adequado deve levar em conta a relação entre a quantidade de dados e a complexidade do problema a ser resolvido.
Ao treinar modelos de classificadores/regressores para auxiliar na tomada de decisão em um modelo DDD (data-driven decision-making), é importante considerar a quantidade de dados disponíveis e a complexidade do problema em questão.
A escolha do melhor modelo dependerá da análise desses fatores, pois um modelo muito complexo pode exigir uma grande quantidade de dados para um treinamento eficaz, enquanto um modelo mais simples pode se adequar melhor a conjuntos menores de dados. Portanto, a seleção do modelo adequado deve levar em conta a relação entre a quantidade de dados e a complexidade do problema a ser resolvido.