Questão de Tecnologia da Informação · FCC TRT22 2022 (nº 21)

O RMSE (Root Mean Squared Error), ou Erro Quadrático Médio da Raiz, é uma métrica que avalia a precisão de um modelo de regressão, medindo a diferença média entre os valores previstos e os valores reais, penalizando mais os erros maiores. Ele é calculado como a raiz quadrada da média dos erros ao quadrado.

• (A) Correta: A coluna X representa o erro elevado ao quadrado. A média desses valores é (100 + 100 + 25 + 100) / 4 = 325 / 4 = 81,25. O RMSE é a raiz quadrada dessa média, ou seja, $\sqrt{81,25}$, que, conforme os dados fornecidos, é 9,01.
• (B) Incorreta: O RMSE não corresponde à média da soma dos valores da coluna X. A média dos valores da coluna X (81,25) é o MSE (Mean Squared Error), e o RMSE é a raiz quadrada do MSE. A armadilha aqui é confundir o MSE com o RMSE, esquecendo de aplicar a raiz quadrada final.
• (C) Incorreta: O RMSE não é a raiz quadrada da soma dos valores da coluna X. A soma é 325, e sua raiz quadrada é 18,03. O RMSE é a raiz quadrada da média dos erros ao quadrado.
• (D) Incorreta: X corresponde ao erro elevado ao quadrado (Squared Error) de cada valor, não ao RMSE. O RMSE é uma métrica agregada para o desempenho geral do modelo, não para cada ponto de dado individual.
• (E) Incorreta: O RMSE é uma métrica única para o modelo como um todo, não um valor para cada ponto de dado. A raiz quadrada de X ($\sqrt{100}=10$, $\sqrt{25}=5$) representa o valor absoluto do erro de cada previsão, não o RMSE.