Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — Algoritmos de Machine Learning (Classificação, Regressão e Clusterização) — CESGRANRIO 2024

As árvores de decisão são um modelo de aprendizado de máquina que opera por meio da construção de uma estrutura em forma de árvore para tomar decisões e que oferece uma compreensão clara da lógica de decisão e da hierarquia de características que contribuem para as predições finais. Elas são versáteis e podem ser usadas tanto para tarefas de classificação quanto para as de regressão. Nesse contexto, considere a construção de uma árvore de regressão usando a classe DecisionTreeRegressor do Scikit-Learn e seu treinamento em um conjunto de dados quadrático com max_depth=2, conforme mostrado a seguir:   from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor tree_reg = DecisionTreeRegressor(max_depth=2) tree_reg.fit(X, y)   A árvore resultante é representada na Figura a seguir. GÉRON, A. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. 2 ed. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc.: 2019, p. 183.   Considerando-se o cenário apresentado e que se deseja fazer uma predição para uma nova instância, com x1 = 0.6, qual será o valor predito?

1. A0.015
2. B0.074
3. C0.111
4. D0.259
5. E110