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 3) Interprete o resultado da acurácia e a matriz de confusão. O que significam os números na matriz? Quais são os "Falsos Positivos" e "Falsos Negativos" neste contexto e qual o
31/07/2025

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 2) Expliquem com suas palavras por que a normalização (ou escalonamento) dos dados de entrada é uma etapa importante para treinar Redes Neurais.
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 1) Com base no gráfico (apresente o gráfico gerado), se as duas classes são facilmente separáveis ou se há alguma sobreposição. O que isso implica para o desafio da Rede
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 Com base no passo a passo e os dados coletados, responda:
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 1.10) Previsão e Matriz de confusão
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 1.9) Avaliar no conjunto de testes
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 1.8) Faça o Treinamento do Modelo para 50 epochs.
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 1.7) Compilação do Modelo: Definimos o otimizador, a função de perda e as métricas.
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 1.6) Construção e Treinamento da Rede Neural: Definição do Modelo (MLP Simples): Vamos construir uma Rede Neural com uma camada de entrada (implícita), uma camada
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 1.5) Divisão em Conjuntos de Treino e Teste: É crucial dividir os dados para treinar o modelo em uma parte e testá-lo em dados que ele "nunca viu" antes.
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