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Uma empresa de análise de crédito está utilizando uma rede neural para prever a probabilidade de um cliente ser bom pagador, com base em suas características financeiras. A rede neural calcula uma pontuação x, que é convertida em uma probabilidade p utilizando a função sigmoide:
p(x)=1 + e−x1
Em que e é aproximadamente 2,72.
A probabilidade p indica a chance de o cliente ser um bom pagador. A empresa define a classificação dos clientes da seguinte maneira:
• Se 𝑝 ≥ 0,50, o cliente é classificado como um provável bom pagador.
• Se 𝑝 < 0,50, o cliente é classificado como um provável mau pagador.
A pontuação x de cada cliente é calculada com base em três características:

Considere os seguintes clientes e suas características:

Com base nos dados fornecidos e no modelo da empresa, podemos concluir que
existe exatamente um provável mau pagador.
existem exatamente dois prováveis maus pagadores.
existem exatamente três prováveis maus pagadores.
existem exatamente quatro prováveis maus pagadores.