Disciplinas:
Administração Geral 1
Banco de Dados 13
Direito Administrativo 2
Direito Penal 1
Engenharia de Software 2
Estatística 5
Governança de TI 4
História e Geografia de Estados e Municípios 5
Legislação Estadual 6
Legislação Federal 1
Legislação dos Tribunais de Contas (TCU, TCEs e TCMs) e Ministérios Públicos de Contas 2
Matemática 2
Matemática Financeira 1
Português 10
Programação 3
Raciocínio Lógico 2
Segurança da Informação 8
Ao se utilizar bancos de dados reais no treinamento de métodos
de aprendizado de máquina é normal se deparar com entradas
que possuem um ou mais parâmetros (campos) ausentes.
Com relação às estratégias para lidar com dados ausentes, analise as afirmativas a seguir.
I. Só é possível realizar imputation quando o atributo (feature) ausente é numérico. II. Ao utilizar o k-nearest neighbors (KNN) para fazer o imputation é uma boa estratégia primeiro fazer a normalização ou padronização dos dados. III. Ao se trabalhar com bancos de dados com poucas amostras (itens), uma estratégia usualmente utilizada para lidar com as amostras) que possuem valores ausentes é a remoção.
Está correto o que se afirma em
Com relação às estratégias para lidar com dados ausentes, analise as afirmativas a seguir.
I. Só é possível realizar imputation quando o atributo (feature) ausente é numérico. II. Ao utilizar o k-nearest neighbors (KNN) para fazer o imputation é uma boa estratégia primeiro fazer a normalização ou padronização dos dados. III. Ao se trabalhar com bancos de dados com poucas amostras (itens), uma estratégia usualmente utilizada para lidar com as amostras) que possuem valores ausentes é a remoção.
Está correto o que se afirma em
