Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — Algoritmos de Machine Learning (Classificação, Regressão e Clusterização) — FUNDATEC 2025
TI - Ciência de Dados e Inteligência ArtificialAlgoritmos de Machine Learning (Classificação, Regressão e Clusterização)
- Código
- qa699228
- Banca
- FUNDATEC
- Órgão
- SBC
- Ano
- 2025
- Cargo
- POSCOMP ( )
As árvores de decisão são modelos amplamente utilizados em problemas de classificação e regressão no contexto de aprendizado supervisionado. Esses modelos seguem uma estrutura hierárquica baseada em regras de decisão derivadas dos atributos dos dados, e cada divisão é orientada por medidas de pureza nos nós. A pureza está relacionada ao grau de homogeneidade dos dados em relação à variável alvo: quanto mais homogêneo o grupo de amostras, maior a pureza. Considerando esse contexto, assinale a alternativa que descreve corretamente o que ocorre quando um nó da árvore apresenta pureza máxima ou pureza mínima.
- AQuando a pureza é máxima, o nó é sempre dividido; quando é mínima, ele se torna um nó folha.
- BUm nó com pureza máxima não precisa ser dividido, pois todas as amostras pertencem à mesma classe, enquanto que um nó com pureza mínima tende a ser dividido para aumentar a separação entre as classes.
- CUm nó com pureza máxima indica que todas as classes estão equilibradas, enquanto em um nó com pureza mínima há predominância de uma única classe.
- DQuando a pureza é mínima, o nó não é dividido para evitar overfitting; quando a pureza é máxima, o algoritmo continua dividindo até atingir profundidade máxima.
- EUm nó com pureza mínima representa um estado ideal de separação, enquanto um nó com pureza máxima indica que o modelo perdeu capacidade preditiva.