Questão de Banco de Dados — Data Mining — CESPE / CEBRASPE 2018

Árvores de Decisão em Data Mining

Gabarito: letra C. A construção de uma árvore de decisão emprega a abordagem de estratificação, ou seja, o particionamento recursivo do conjunto de dados em subconjuntos (estratos) com base nos valores dos atributos, de modo a separar as classes. Esse é o princípio do algoritmo ID3 e de outras técnicas de árvore de decisão.

A banca testa o conhecimento do termo técnico utilizado para o processo de divisão dos dados durante a indução da árvore. Enquanto a estratificação é o núcleo do método, as demais alternativas referem-se a conceitos genéricos ou não relacionados.

Alternativa A — ❌ Incorreta

"Análise de volumetria" não é uma abordagem empregada em árvores de decisão. Refere-se ao estudo de volumes de dados, mas não ao mecanismo de particionamento característico da técnica.

Alternativa B — ❌ Incorreta

"Combinação de variáveis" é um conceito mais associado a modelos de regressão ou redes neurais, onde novas variáveis são criadas a partir da combinação de atributos. Em árvores de decisão, cada nó testa um único atributo, não uma combinação.

Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO

A estratificação (ou particionamento recursivo) é a base da construção de árvores de decisão. O algoritmo divide os dados em grupos mais homogêneos a cada nó, utilizando critérios como ganho de informação ou índice Gini. O contexto exemplifica: "Após a escolha, os dados são separados de acordo com as classes do atributo escolhido, gerando uma subdivisão dos dados para cada descendente na árvore." Essa subdivisão é exatamente a estratificação.

Alternativa D — ❌ Incorreta

"Avaliação de dados" é um termo genérico, que pode fazer parte de qualquer processo analítico, mas não é o nome da abordagem específica usada por árvores de decisão.

Alternativa E — ❌ Incorreta

"Percepção" não é um termo técnico em data mining. Poderia remeter a "perceptron" (rede neural), mas não se aplica a árvores de decisão.

Gabarito: letra C.