Question

PERGUNTA 1

Observe a árvore de decisão apresentada abaixo. Escolha a alternativa que contém afirmações corretas sobre o modelo de árvore construído:

árvore de decisão estruturada da seguinte forma, de cima para baixo: item “tempo”. A partir deste item, descem duas setas; na primeira, há a indicação maior que 1 hora, e aponta para o item a pé; na segunda, há a indicação menor ou igual a 1 hora, e aponta para o item “dinheiro”. Do item “dinheiro”, descem duas setas; na primeira, há a indicação menor ou igual a 10 reais, e aponta para o item “ônibus”; na segunda, há a indicação maior que 10 reais, e aponta para o item “taxi”.

I. As classes da árvore são “a pé”, “ônibus” e “táxi”.

II. Os atributos do conjunto de dados usados para tomada de decisão na árvore são “tempo", “dinheiro” e “modo de transporte”.

III. Se o tempo for maior que uma hora, a classificação poderá ser feita como “a pé” ou “táxi”.

IV. Os nós “tempo” e “dinheiro” são chamados, respectivamente, de nó raiz e nó interno.

V. Um objeto só será classificado como “táxi” se o tempo for menor ou igual a uma hora e se o dinheiro for maior que R$10.


I, II, IV e V, apenas.


I, IV e V, apenas.


III, IV e V, apenas.


I, III e IV, apenas


II e III, apenas.

1,25 pontos

PERGUNTA 2

Sobre as etapas de classificação supervisionada, escolha a alternativa que associa corretamente as tarefas abaixo com as etapas de treinamento e teste:



1. Treinamento.

2. Teste.



I. Os dados rotulados são usados para preparar a técnica de classificação.

II. O desempenho da técnica de classificação é avaliado.

III. Os dados não rotulados são classificados.

IV. Etapa inicial da classificação supervisionada.


1 – I e IV; 2 – II e III.


1 – II e IV; 2 – I e III.


1 – II e IIII; 2 – I e IV.


1 – III e IV; 2 – I e II.


1 – I e II; 2 – III e IV.

PERGUNTA 4

Relacione os tipos de estruturas nos quais os algoritmos de classificação podem ser separados com as afirmações que caracterizam tais tipos de estruturas. Escolha a alternativa que contém as relações corretas.



1. Probabilísticos.

2. Baseados em conhecimento.

3. Conexionistas.

4. Baseados em distância.



I. Calculam a diferença entre o objeto a ser classificado e os demais objetos rotulados.

II. Possuem um conjunto de regras que determinam a classe de um objeto.

III. Permitem atribuir uma chance de um objeto pertencer a uma ou mais classes.

IV. São formados por redes (nós) interconectadas.


1 – III; 2 – IV; 3 – I; 4 – II.


1 – I; 2 – IV; 3 – III; 4 – II.


1 – II; 2 – III; 3 – I; 4 – IV.


1 – III; 2 – II; 3 – IV; 4 – I.


1 – I; 2 – II; 3 – IV; 4 – III.

1,25 pontos

PERGUNTA 5

Leia os exemplos de análise de dados abaixo e escolha a alternativa que contém somente exemplos em que se pode usar classificação supervisionada.



I – Um banco possui uma carteira de clientes e deseja usá-la para analisar solicitações de empréstimo de clientes que podem se tornar inadimplentes.

II – Uma loja possui dados dos seus clientes, como seus perfis e histórico de compras, e pretende usá-los para oferecer produtos específicos de acordo com determinadas categorias às quais esses clientes pertencem.

III – Um supermercado possui dados sobre os produtos que vende e compra, e pretende identificar quais produtos estão mais relacionados para fazer ofertas conjuntas.


I, apenas.


I, II e III.


I e II, apenas.


III, apenas.


II, apenas.

1,25 pontos

PERGUNTA 6

Sobre o algoritmo k-vizinhos mais próximos (k-NN), escolha a alternativa que contém somente afirmações corretas:



I. Para objetos representados numericamente, usa-se a distância Euclidiana para classificá-los.

II. O valor de k é determinado de acordo com o número de objetos do conjunto de dados.

III. O k-NN é um algoritmo classificador baseado em distância.

IV. Também é conhecido como algoritmo preguiçoso, pois só é executado quando é necessário classificar um novo objeto.


II, III e IV, apenas.


I, III e IV, apenas.


II e III, apenas.


I, II, III e IV.


I e IV, apenas.



PERGUNTA 8

Sobre validação cruzada, escolha a alternativa que contém somente afirmações verdadeiras.



I. A validação cruzada pode ser usada para identificar o ponto de parada do treinamento dos algoritmos de classificação supervisionada.

II. A validação cruzada é usada durante a etapa de pré-processamento dos dados, antes da separação dos dados em treinamento e teste.

III. A validação cruzada pode ser usada para validar o desempenho dos algoritmos de classificação supervisionada.

IV. A validação cruzada serve para rotular os dados de um conjunto para uso em classificação supervisionada.


I, II e IV, apenas.


I, III e IV, apenas.


II e III, apenas.


II e IV, apenas.


I e III, apenas.

Answer 1

Resposta:

1 - I, IV e V

2 - 1- I e IV  2- II e III

4 - 1-III 2-II 3-IV 4-I

5 - I e II

6 - I, III e IV

8 - I e III

Outras perguntas:

Escolha a alternativa que contém somente características que fazem parte da classificação supervisionada...

Resposta: I e III

Um conjunto de dados de clientes que solicitaram empréstimo bancário...

Resposta: 0,89; 0,11; 0,93; 0,89

Explicação:

10/10