Questão 2688810 de Tecnologia da Informação - FUNPAR NC UFPR 2022

Questão

ID 2688810

Disciplina: Tecnologia da Informação

Assunto: Conceitos Básicos de Mineração de Dados

Ano: 2022 Banca: FUNPAR NC UFPR - Universidade Federal do Paraná Órgão: Prefeitura Municipal de Almirante Tamandaré

Considere o seguinte texto:

Em análise de dados, muitos problemas práticos possuem registros históricos relacionando situações específicas com determinados resultados. Por exemplo, as administradoras de cartões de crédito que possuem registros de transações, incluindo as regulares e as fraudulentas, as montadoras que sabem o histórico de compras de um determinado veículo discriminado por país, estado, cidade e até perfil de cliente, as empresas distribuidoras de canais por assinatura que conseguem relacionar perfil do cliente com os seriados consumidos e vários outros exemplos. Nestas situações nas quais cada registro possui um rótulo de classe ou um valor de saída associado que representa o resultado histórico de registros passados, “o objetivo da análise é, quase invariavelmente, construir um modelo que possa ser usado para predizer qual seria essa saída para novos registros, ou seja, registros cuja classe ou valor de saída são desconhecidos”.

(CASTRO, Leandro Nunes de; FERRARI, Daniel Gomes. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016.)

A respeito de análise e mineração de dados, assinale a alternativa correta.

Alternativa A:
Uma árvore de decisão (decision tree) é uma estrutura na qual cada nó interno corresponde a um valor possível no atributo meta ou classe, cada ramo representa um teste de um atributo e os nós folhas representam os resultados de um teste.
Alternativa B:
Os métodos de descoberta de regras de associação têm sua saída avaliada quanto ao desempenho por meio de cálculos de erros entre a saída fornecida pelo modelo e a saída desejada.
Alternativa C:
Uma forma de apresentar o desempenho de um algoritmo de agrupamento é construindo uma matriz que relaciona as classes desejadas com as classes preditas (matriz de confusão, matriz de contingência ou matriz de erro).
Alternativa D:
No cálculo convencional da acurácia, considera-se o custo de uma decisão incorreta, por parte do classificador, utilizando-se ponderação da importância de cada classe predita.
Alternativa E:
A validação cruzada particiona a base de dados em conjuntos de treinamento e teste de modo que os dados de treinamento sejam usados para ajustar os parâmetros livres do modelo e os de teste para estimar a generalização do modelo.

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