Questões de Concurso sobre Abordagem para outros problemas de mineração

 
 
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Ano: 2024
Prova: CESGRANRIO - BNDES - Analista - Área: Ciências de Dados - 2024

Um cientista de dados está utilizando SHapley Additive exPlanations (SHAP) para entender a importância das variáveis em um modelo de aprendizado de máquina que prevê a probabilidade de um cliente deixar de ser assinante de um serviço (churn). Considere o seguinte conjunto de dados simplificado com três características para um cliente específico:


Imagem associada para resolução da questão


A previsão base do modelo, que representa a probabilidade estimada de um cliente se tornar um churn quando nenhuma das características individuais é considerada, é de 0,30.


Considerando-se esse contexto, qual é a probabilidade prevista pelo modelo para que esse cliente deixe de assinar o serviço?


A

0,00045


B

0,10


C

0,40


D

0,70


E

0,75

 
 
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