Com base no passo a passo e os dados coletados, responda:
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 Neural?
2) Expliquem com suas palavras por que a normalização (ou escalonamento) dos dados de entrada é uma etapa importante para treinar Redes Neurais.
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 impacto deles na linha de produção dos componentes?