Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2024

Random Forest – Importância das variáveis

Gabarito: Errado. A afirmação de que o algoritmo Random Forest atribui a mesma importância para todas as variáveis ao fazer predições é falsa. Na verdade, o Random Forest, por ser um ensemble baseado em bagging, utiliza uma seleção aleatória de subconjuntos de variáveis a cada nó de cada árvore, o que gera importâncias diferentes entre as variáveis, além de permitir o cálculo de medidas de importância (como redução de impureza ou permutação).

O algoritmo Random Forest é um método de aprendizado supervisionado que combina múltiplas árvores de decisão. Como descrito no material de apoio:

Na Random Forest, a definição da raiz não ocorre com base em todas as variáveis, mas sim com base em uma escolha aleatória (Random) de duas ou mais variáveis e realização dos cálculos com base nas amostras selecionadas para definir qual será a variável utilizada.

Essa aleatoriedade faz com que nem todas as variáveis tenham o mesmo peso ou importância. Algumas variáveis podem ser mais frequentemente escolhidas para splits, gerando maior contribuição para o modelo. Ademais, o Random Forest permite extrair a importância de cada variável (feature importance), o que comprova que a importância não é uniforme.

Alternativa C — ❌ Incorreto

Afirma que o item está Certo, ou seja, que o Random Forest atribui a mesma importância a todas as variáveis. Isso é incorreto, pois o algoritmo emprega seleção aleatória de variáveis e diferentes frequências de uso, gerando importâncias variadas. O item, portanto, é falso.

Alternativa E — ✅ Correto ⟵ GABARITO

Considera o item como Errado, o que está de acordo com o comportamento real do Random Forest. A aleatoriedade na escolha das variáveis e a possibilidade de cálculo de importância inviabilizam a afirmação de que todas as variáveis têm a mesma importância.

Gabarito: Errado (E).