# ML Supervisionado: Classificação (Data Science & ML)

> Regressão logística, KNN, SVM, métricas (accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC), limiares

- 24 perguntas de entrevista
- Mid-Level
- [Perguntas de entrevista: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/pt/technologies/data-science/perguntas-entrevista.md)

## 1. Qual é o objetivo principal de um algoritmo de classificação supervisionada?

**Resposta**

A classificação supervisionada visa prever uma categoria ou classe (variável discreta) a partir de features de entrada, aprendendo com dados rotulados. Diferente da regressão que prevê valores contínuos, a classificação atribui cada observação a uma classe predefinida (binária ou multiclasse).

## 2. Qual função matemática a regressão logística usa para transformar predições em probabilidades?

**Resposta**

A função sigmoid (ou logística) transforma qualquer valor real em uma probabilidade entre 0 e 1. É definida como sigma(z) = 1/(1+e^(-z)). Esta função permite interpretar a saída como a probabilidade de pertencer à classe positiva.

## 3. O que representam os coeficientes em um modelo de regressão logística?

**Resposta**

Os coeficientes da regressão logística representam a mudança no log-odds para cada unidade de mudança na feature correspondente. Um coeficiente positivo aumenta a probabilidade da classe positiva, enquanto um coeficiente negativo a diminui. A exponencial do coeficiente dá o odds ratio.

## Mais 21 perguntas disponiveis

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