Alternativa E - I, II, III e IV.
Análise Detalhada
Esta questão aborda a interpretação de resultados de Machine Learning, especificamente um modelo de Regressão Logística Múltipla. O objetivo é verificar a compreensão de como esses modelos aprendem padrões dos dados e como devem ser interpretados.
Vamos analisar cada afirmativa baseada no texto proposto:
- Afirmação I (Correta): "A probabilidade da inadimplência cresce com o aumento dos gastos..."
- Esta é uma relação causal lógica e esperada no mercado de crédito. Quem gasta proporcionalmente mais em relação à sua capacidade financeira tende a ter maior risco de inadimplência. O modelo identificou esse padrão nos dados.
- Afirmação II (Correta): "A probabilidade da inadimplência cresce com o aumento da renda média mensal..."
- Embora essa relação pareça contra-intuitiva (pois geralmente espera-se que maiores rendas garantam pagamentos), o texto enfatiza que "foi o que os dados... contaram". Em ciência de dados, podemos encontrar correlações espúrias ou contextos específicos nos dados de treinamento (ex: rendas altas provenientes de fontes instáveis). A afirmativa descreve corretamente o que o modelo aprendeu daquela amostra específica, mesmo que não seja uma regra geral de comportamento econômico.
- Afirmação III (Correta): "Para duas pessoas com a mesma renda mensal e o mesmo gasto... a probabilidade... é maior para aquela sem emprego estável."
- Este item ilustra o poder da regressão múltipla. Ela permite controlar outras variáveis (renda e gastos) para isolar o efeito de uma única característica (ter ou não emprego estável). Ter emprego estável é um forte indicador de solvência, logo, a ausência dele aumenta a probabilidade de inadimplência mantendo as outras constantes.
- Afirmação IV (Correta): "O modelo... consegue predizer os efeitos... na probabilidade de a pessoa ficar inadimplente..."
- Esta afirmativa resume a finalidade prática da ferramenta. Modelos de classificação probabilística, como a Regressão Logística, são amplamente utilizados em Scoring de Crédito para auxiliar na tomada de decisão (aprovar ou negar cartões), calculando a probabilidade de falha no pagamento baseada nas variáveis de entrada.
Conclusão
Todas as afirmativas descrevem comportamentos possíveis ou desejáveis de um modelo de Regressão Logística treinado em dados de crédito. As afirmativas I, II e III descrevem relações encontradas nos dados (sendo a II um alerta sobre a importância de confiar no dado, mesmo quando contradiz o senso comum inicial), e a IV descreve a aplicação prática.
Portanto, a alternativa que engloba todas as afirmações corretas é a E.