Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — CESPE / CEBRASPE 2025

Clustering vs. Regressão Linear para Previsão

❌ ERRADO. O item está incorreto. Algoritmos de clustering (agrupamento) são técnicas de aprendizado não supervisionado, cujo objetivo é dividir os dados em grupos homogêneos com base em similaridades, sem utilizar uma variável alvo. Já a regressão linear é um método de aprendizado supervisionado, projetado exatamente para prever valores contínuos (como a produção agrícola) modelando relações lineares entre variáveis independentes e uma variável dependente.

A afirmação comete dois erros conceituais graves:

1. Clustering não é adequado para previsão de produção agrícola – ele não gera um valor numérico predito; apenas rotula os dados em grupos.

2. Clustering não encontra relações lineares – ele agrupa por distância/similaridade, não modela a forma da relação entre variáveis. Quem encontra relações lineares é a regressão linear, que estima coeficientes de uma equação linear.

Portanto, o uso de clustering é menos adequado que a regressão linear para prever produção agrícola, exatamente o oposto do que o enunciado afirma.

❌ ERRADO.