Machine Learning / AI

O que é regressão linear e como ela é treinada?

Como interpretar os coeficientes na regressão linear?

Pode explicar exatamente como é calculado o critério de Gini e como ele influencia a escolha da divisão numa árvore de decisão?

Quais são as diferenças entre XGBoost, LightGBM e CatBoost?

Como funcionam as árvores de decisão e o que acontece na ausência de restrições?

O que é regressão logística e como ela funciona?

O que acontece quando a taxa de aprendizagem é demasiado alta ou demasiado baixa no descenso do gradiente?

Explique como funciona o método de boosting de gradiente em árvores de decisão.

Explique o princípio da regularização em modelos lineares e sua influência no sobreajuste.

Como é que um modelo linear lida com a multicolinearidade das características?

Pode explicar com mais detalhes como exatamente o antigradiente é calculado e como ele é usado para construir a próxima árvore?

Como selecionar atributos num modelo? Há boosting e 5000 atributos.

Quais métricas são adequadas para avaliar modelos com classes desequilibradas?

Descreva o processo de seleção de características usando árvores de decisão.

Pode explicar exatamente como o TPR e o FPR são calculados em cada limiar?

Pode explicar mais detalhadamente como é calculado o valor numérico da importância das características numa árvore de decisão?