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Questão de Algoritmos e Estrutura de Dados — Algoritmos — CESPE / CEBRASPE 2025

Algoritmos e Estrutura de DadosAlgoritmos
Código
ce221369
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
TRT - 10ª REGIÃO (DF e TO)
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário – Área: Apoio Especializado – Especialidade: Tecnologia da Informação
Dois conjuntos de dados (A e B) necessitam ser processados e analisados. O conjunto A contém os dados idade, rendimento mensal e quantidade de filhos de certa população, todos eles numéricos. O objetivo da análise do conjunto A é determinar quem está empregado, por meio de categorização (empregado ou não empregado). O conjunto B contém o texto completo de mensagens de vários emails, sendo todos os dados desse conjunto caracteres. O objetivo da análise do conjunto B é determinar se um email é spam, por meio de categorização (spam ou não spam). 
Considerando essa situação hipotética, julgue o próximo item.O algoritmo Naive Bayes poderia ser utilizado na análise dos dados de A e B.
  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”.

Naive Bayes – Aplicabilidade a dados numéricos e textuais

Gabarito: C (Certo). O algoritmo Naive Bayes é um classificador probabilístico baseado no Teorema de Bayes com forte suposição de independência entre as características. Ele pode ser aplicado tanto a dados numéricos quanto a dados textuais, sendo amplamente utilizado em problemas de categorização como detecção de spam e classificação de perfis.

O conjunto A contém dados numéricos (idade, rendimento mensal, quantidade de filhos). Para esse tipo de dado, utiliza-se o Gaussian Naive Bayes, que assume que as variáveis numéricas seguem uma distribuição normal. Já o conjunto B contém texto (mensagens de e-mail), para o qual são comuns as variantes Multinomial Naive Bayes ou Bernoulli Naive Bayes, que modelam a frequência ou a presença de palavras.

Tipo de Dado

Variante do Naive Bayes

Exemplo de Aplicação

Numérico (contínuo)

Gaussian Naive Bayes

Classificação de perfil socioeconômico

Texto (discreto)

Multinomial / Bernoulli Naive Bayes

Detecção de spam

Ambos os conjuntos têm como objetivo uma tarefa de categorização binária (empregado ou não; spam ou não), que é exatamente o tipo de problema que o Naive Bayes resolve. Portanto, o algoritmo é adequado para ambos os conjuntos.

Gabarito: C (Certo).

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