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1. Quais as diferenças entre conjunto de teste, treino e validação?.
Conjunto de treinamento/treino: Conjunto de dados para descobrir relações potencialmente preditivas. É utilizado para treinar um algoritmo de aprendizado.
Conjunto de teste: Conjunto de dados para avaliar força e a utilidade de uma relação preditiva. É um conjunto com valores que ainda não foram vistos pelo algoritmo.
Conjunto de validação(conjunto de exemplos): utilizado para verificar e fazer alterações na hipótese gerada sem ser tendencioso quanto a dados vistos na etapa de treinamento. Nesta etapa pode­se realizar melhorias na hipótese gerada pelos dados.
2. Explique por que um algoritmo de aprendizado de maquina tem que ser bom no conjunto de teste ao invés de ser bom no conjunto de treino?
Este algoritmo permite o computador aprender, ou seja, aperfeiçoar seu desempenho em alguma tarefa, se preocupando com o raciocínio indutivo. Logo, este algoritmo está acostumado com os valores existentes no conjunto de treinamento e pode até ter decorado o resultado de cada entrada. Por isso o conjunto de testes deve ter valores diferentes e obter respostas corretas do algoritmo.
3. Um classificador com taxa de acerto de 100% no conjunto de treino é um bom classificador? Justifique.
Nao é eficiente. Se o classificador conhece todos os dados, eh normal que superestime sua capacidade de previsao, sendo que nao é raro que neste caso tenha 100%de acerto no conjunto de treino. O conjunto de treino serve para a construçao do classificador.
4. Um classificador com taxa de acerto de 100% no conjunto de teste é um bom classificador? Justifique.
Sim. O conjunto de teste serve para a avaliação do classificador, mostrando que está eficiente nos acertos de suas classes. PRO ^
5. Dado um conjunto de dados com 100 exemplos, quantas partições são recomendadas para particionar este conjunto caso seja utilizado