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Questions and Answers
O processo de KDD começa com a mineração de dados.
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False
A mineração de dados é a primeira etapa do processo de KDD.
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False
O KDD é um campo interdisciplinar que envolve apenas estatística e aprendizado de máquina.
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False
O KDD ajuda a descobrir insights e conhecimento a partir de pequenos volumes de dados.
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A transformação dos dados é a quinta etapa do processo de KDD.
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A interpretação/avaliação é a etapa final do processo de KDD.
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A validação cruzada estratificada é a pior abordagem para lidar com desbalanceamento entre as classes.
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A média dos resultados obtidos em cada fold da validação cruzada não fornece uma avaliação consistente do desempenho do modelo.
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A estratificação não é importante para garantir que cada divisão de treino e teste reflita a proporção original das classes.
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O desempenho do modelo é tipicamente apresentado como um único valor absoluto.
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As práticas de avaliação não são fundamentais para desenvolver um modelo confiável e eficaz.
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A validação cruzada estratificada não é uma abordagem que pode reduzir a variabilidade nos resultados.
A validação cruzada estratificada não é uma abordagem que pode reduzir a variabilidade nos resultados.
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O erro da classe majoritária é o erro verdadeiro para validar a efetividade do modelo.
O erro da classe majoritária é o erro verdadeiro para validar a efetividade do modelo.
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O KDD envolve a identificação de padrões inválidos em grandes conjuntos de dados.
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A pré-processamento é a primeira etapa do processo de KDD.
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O modelo de machine learning é considerado útil se superar a taxa de 50% de acerto.
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A interpretação/avaliação é a segunda etapa do processo de KDD.
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O KDD é um processo que envolve apenas a mineração de dados.
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O erro verdadeiro é estimado por meio da taxa de acerto da classe majoritária.
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A transformação dos dados é a terceira etapa do processo de KDD.
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Study Notes
Introdução ao KDD
- KDD significa Knowledge Discovery in Databases (Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados)
- É um processo que envolve a identificação de padrões válidos, novos, potencialmente úteis e compreensíveis em grandes conjuntos de dados
Etapas do Processo de KDD
- Seleção: Identificação de dados relevantes a partir de um grande conjunto de dados
- Pré-processamento: Limpeza e preparação dos dados, incluindo a remoção de ruídos e o tratamento de dados ausentes
- Transformação: Redução e projeção dos dados, transformando-os em um formato adequado para a mineração
- Mineração de Dados (Data Mining): Aplicação de métodos e algoritmos para extrair padrões interessantes dos dados
- Interpretação/Evaluação: Interpretação e avaliação dos padrões descobertos para determinar sua relevância e utilidade
Características do KDD
- É um campo interdisciplinar que combina técnicas de estatística, aprendizado de máquina, inteligência artificial e banco de dados
- Tem como objetivo ajudar a descobrir insights e conhecimento a partir de grandes volumes de dados
KDD (Knowledge Discovery in Databases)
- O processo de KDD envolve a identificação de padrões válidos, novos, potencialmente úteis e compreensíveis em grandes conjuntos de dados.
Etapas do Processo de KDD
- Seleção: identificação de dados relevantes a partir de um grande conjunto de dados.
- Pré-processamento: limpeza e preparação dos dados, incluindo a remoção de ruídos e o tratamento de dados ausentes.
- Transformação: redução e projeção dos dados, transformando-os em um formato adequado para a mineração.
- Mineração de Dados (Data Mining): aplicação de métodos e algoritmos para extrair padrões interessantes dos dados.
- Interpretação/Evaluação: interpretação e avaliação dos padrões descobertos para determinar sua relevância e utilidade.
Avaliação de Erros em Modelos
- Erro de Base para Comparação Inicial: o erro da classe majoritária (59,4% de acerto da classe "com sintomas") é crucial como ponto de partida para avaliar qualquer modelo.
- Erro para Validar a Efetividade do Modelo: o erro verdadeiro, frequentemente estimado por validação cruzada ou testes com conjuntos independentes, é essencial para determinar se o modelo é eficaz.
Método de Amostragem
- Método de Amostragem Adequado: a validação cruzada estratificada é a melhor abordagem para este cenário, especialmente devido ao desbalanceamento entre as classes "com sintomas" e "sem sintomas".
- Medida de Desempenho: o desempenho do modelo é tipicamente apresentado como uma média dos resultados obtidos em cada fold da validação cruzada.
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Description
Aprenda sobre as etapas do processo de KDD, incluindo seleção, pré-processamento e transformação de dados para descoberta de conhecimento em bancos de dados.
