Regressão logística: testar seu conhecimento

Vamos fazer um teste rápido. É necessário responder corretamente a pelo menos 4 perguntas para passar neste teste.

1. Por que a saída de um modelo de regressão linear é um preditor de probabilidade ruim?

   Ele tem apenas um peso por atributo.

   Ele tem apenas um valor de saída.

   O parâmetro bias distorce o valor de saída.

   As previsões não se restringem a valores entre 0 e 1.

2. Verdadeiro ou falso: uma função sigmoide nunca gera o valor 0 ou o valor 1.

   Verdadeiro

   Falso

3. Verdadeiro ou falso: aplicar a regularização é menos importante para treinar modelos de regressão logística do que para treinar modelos de regressão linear.

   Verdadeiro

   Falso

4. Qual das opções a seguir combina regressão linear e regressão logística com funções de perda apropriadas para calcular a perda?

   Regressão linear:erro quadrático médio
   Regressão logística:erro quadrático médio

   Regressão linear:erro quadrático médio
   Regressão logística:erro absoluto médio

   Regressão linear:erro quadrático médio
   Regressão logística:perda de registro

   Regressão linear:perda de registro
   Regressão logística:erro quadrático médio

5. Qual das alternativas a seguir é uma técnica de regularização eficaz para modelos de regressão logística?

   Regularização de dropout

   Parada tardia

   Parada antecipada

   Gradiente descendente

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