GabaritoE — Errado
❌ ERRADO. A redução de dimensionalidade tem como objetivo reduzir o número de variáveis (features) em um modelo de inteligência artificial, e não acrescentá-las. Ao reduzir a dimensionalidade, busca-se simplificar o modelo, eliminar redundâncias, diminuir o risco de overfitting e melhorar a eficiência computacional. Técnicas como PCA (Análise de Componentes Principais) ou seleção de atributos combinam ou selecionam um subconjunto das variáveis originais, tornando o modelo mais generalizável — não necessariamente "mais específico e objetivo". A afirmação está, portanto, incorreta.
A banca inverte o efeito da técnica: redução de dimensionalidade remove ou combina variáveis, nunca as acrescenta. O candidato que confunde o termo "redução" com "adição" cai no distrator. Fique atento ao sentido contrário.
Gabarito: ERRADO (E).
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