Gaussian Naive Bayes
Gabarito: letra A. O Gaussian Naive Bayes é um classificador probabilístico que assume que os atributos seguem uma distribuição normal (Gaussiana). Portanto, seu uso é mais apropriado quando as características são contínuas e podem ser modeladas por uma distribuição normal. A alternativa A descreve exatamente esse cenário: classificação de flores com base em comprimento e largura das pétalas — atributos contínuos. As demais alternativas envolvem dados binários ou de contagem, que são mais adequados para outros tipos de Naive Bayes (Bernoulli ou Multinomial).
Alternativa | Descrição do Cenário | Tipo de Atributo | Modelo Naive Bayes Adequado | Correta? |
|---|
A | Classificação de flores (comprimento/largura das pétalas) | Contínuos (distribuição normal) | Gaussian Naive Bayes | ✅ Sim |
B | Detecção de fraudes (indicadores binários) | Binários (0/1) | Bernoulli Naive Bayes | ❌ Não |
C | Classificação de documentos (frequência de palavras) | Contagens (inteiros) | Multinomial Naive Bayes | ❌ Não |
D | Análise de sentimentos (contagens de palavras) | Contagens (inteiros) | Multinomial Naive Bayes | ❌ Não |
Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Características como comprimento e largura das pétalas são variáveis contínuas. O Gaussian Naive Bayes modela cada classe como uma Gaussiana por atributo, sendo ideal para esse tipo de dado. Exemplo clássico: o conjunto de dados Iris.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Indicadores binários (sim/não) são discretos e binários. Para esse tipo de atributo, o Bernoulli Naive Bayes é mais apropriado, pois modela a probabilidade de ocorrência de cada característica.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Frequência de palavras são contagens (inteiros não negativos). O Multinomial Naive Bayes é o mais indicado para dados de contagem, especialmente em classificação de documentos.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Novamente, contagens de palavras (positivas e negativas) são dados de contagem. O Gaussian Naive Bayes não é adequado, pois assume distribuição normal, o que não se aplica a contagens discretas.