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Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — CESPE / CEBRASPE 2025

Noções de InformáticaInteligência Artificial e Automação
Código
ce200969
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
EMBRAPA
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Pesquisador – Área: Ciências Biológicas – Subárea: Biologia Avançada
Tendo em vista os recentes avanços da inteligência artificial na bioinformática, julgue o item a seguir.Na detecção e na classificação de elementos transponíveis por aprendizado de máquina, o conjunto de dados pode ser altamente desequilibrado, o que torna inadequadas algumas métricas, como precisão e curvas ROC (receiver operating characteristic).
  1. CCerto
  2. EErrado
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GabaritoC — Certo

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Métricas de Avaliação em Dados Desbalanceados

✅ CERTO. Em problemas de classificação com conjuntos de dados altamente desbalanceados — como é comum na detecção de elementos transponíveis em bioinformática —, métricas como precisão e curvas ROC podem se tornar inadequadas. A precisão é fortemente afetada pela distribuição das classes, pois um classificador que sempre prevê a classe majoritária pode obter alta precisão mesmo sem detectar a classe minoritária. Já as curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) podem superestimar o desempenho do modelo, pois a taxa de falsos positivos é dominada pelos muitos exemplos da classe majoritária, mascarando a incapacidade de detectar a classe rara.

Nesse contexto, métricas como a curva precisão-recall ou o F1-score são mais indicadas por focarem na classe minoritária. Portanto, a afirmação está correta.

  1. 1Classe minoritária rara
  2. 2Precisão engana (sempre majoritária)
  3. 3Curva ROC superestima
  4. 4Usar precisão-recall / F1-score
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Gabarito: Certo (alternativa C).

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