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Questão de Banco de Dados — Banco de Dados — FGV 2024

Banco de DadosBanco de Dados
Código
fg077298
Banca
FGV
Órgão
CVM
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista - Perfil 7 - Ciência de Dados - Tarde
Para ser utilizado em um modelo neural de regressão, um conjunto de dados precisa ser tratado de tal forma que todos os atributos de entrada sejam representados como um ou mais valores numéricos no intervalo [0, 1].Os atributos de uma observação são: idade (inteiro >= 18), escolaridade (fundamental, médio, superior, pós-graduação), estado de residência (Acre, Alagoas, …, Tocantins, incluindo Distrito Federal) e local de trabalho (empresa, home office, misto).O número mínimo de valores necessários para representar uma observação com os atributos acima descritos para o modelo de regressão, de forma que não ocorra perda de informação ordinal nem inserção de vieses nos dados, é:
  1. A4;
  2. B10;
  3. C16;
  4. D32;
  5. E35.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoD — 32;

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”.

Pré-processamento de atributos para modelo neural de regressão

Gabarito: letra D — 32 valores. A idade deve ser normalizada para 1 valor contínuo; a escolaridade, por ser ordinal, é representada como 1 valor numérico (preservando a ordem); o estado de residência e o local de trabalho são nominais, exigindo one-hot encoding com 27 e 3 valores, respectivamente. Total: 1 + 1 + 27 + 3 = 32.

A questão testa a codificação de diferentes tipos de variáveis (contínua, ordinal, nominal) de modo a não perder informação nem introduzir viés. Para as variáveis nominais, o one-hot é a técnica padrão. Para a ordinal, usa-se um único valor escalonado (ex.: 0,25; 0,5; 0,75; 1,0), que mantém a ordem sem artificialmente expandir a dimensionalidade.

Alternativa A — ❌ Incorreta

4 valores seriam insuficientes: ignoram completamente a codificação do estado (27 categorias) e do local (3 categorias).

Alternativa B — ❌ Incorreta

10 valores ainda não cobrem as dimensões: 1 (idade) + 1 (ordinal) + 27 (one-hot) + 3 (one-hot) já ultrapassa 10.

Alternativa C — ❌ Incorreta

16 valores são insuficientes para representar os 27 estados via one-hot.

Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Como detalhado: idade (1) + escolaridade (1) + estado (27) + local (3) = 32. É o mínimo que atende a todos os requisitos sem perda ordinal ou viés.

Alternativa E — ❌ Incorreta

35 valores surgiriam se a escolaridade fosse codificada com one-hot (4 valores em vez de 1), mas isso perderia a informação ordinal, contradizendo o enunciado.

NÃO CAIA NESSA!

A banca explora a escolha entre codificação ordinal (1 valor) e one-hot (4 valores) para a escolaridade. Quem opta por one-hot chega a 35, mas desrespeita a preservação da ordem. Quem tenta usar 1 valor para o estado (achando que é ordinal) obtém números menores, mas erra por ignorar a natureza nominal do atributo.

Gabarito: D — 32.

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