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Questão de Algoritmos e Estrutura de Dados — Algoritmos — IV - UFG 2024

Algoritmos e Estrutura de DadosAlgoritmos
Código
qg121361
Banca
IV - UFG
Órgão
TJ-AC
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
CS-UFG - - Analista Judiciário - Analista de Ciência de Dados
O pré-processamento é um conjunto de atividades que envolvem preparação, organização e estruturação de dados, sendo fundamental no desempenho do modelo de aprendizagem de máquina. Tais atividades contemplam métodos e técnicas de limpeza, transformação, integração e redução de dimensionalidade. Os métodos que podem ser utilizados para o tratamento de dados faltantes são:
  1. Ainterpolação de vizinhos mais próximos, valor médio do atributo, valor modal.
  2. Bvalidação estratificada, k-fold, divisão do conjunto de dados.
  3. Cvalidação cruzada, leave-one-out (deixando um de fora), valor mediano do atributo.
  4. Ddivisão do conjunto de dados, gradiente descendente, valor médio do atributo.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoA — interpolação de vizinhos mais próximos, valor médio do atributo, valor modal.

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”.

Tratamento de Dados Faltantes em Aprendizado de Máquina

Gabarito: letra A. A interpolação por vizinhos mais próximos, o valor médio e o valor modal são técnicas clássicas de imputação de dados faltantes, enquanto as demais alternativas misturam métodos de validação e otimização, inadequados para esse fim.

A questão cobra o conhecimento de métodos de imputação, uma etapa essencial do pré-processamento. Dados faltantes podem ser tratados por técnicas como:

  • Interpolação (ex.: vizinhos mais próximos)

  • Substituição por média, mediana ou moda

  • Modelos preditivos (ex.: regressão)

Técnicas de validação cruzada (k-fold, leave-one-out) servem para avaliar modelos, não para imputar valores. O gradiente descendente é um algoritmo de otimização, não um método de imputação.

Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Lista três métodos genuínos de tratamento de dados faltantes: interpolação por vizinhos mais próximos (k-NN imputation), valor médio (mean imputation) e valor modal (mode imputation). Todos são amplamente utilizados.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Apresenta validação estratificada e k-fold (técnicas de validação cruzada) e divisão do conjunto de dados (separação treino-teste), que não são métodos de imputação.

Alternativa C — ❌ Incorreta

Inclui validação cruzada e leave-one-out (técnicas de validação). Embora o valor mediano seja uma imputação válida, a presença de métodos de validação torna a alternativa incorreta no contexto da pergunta.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Menciona divisão do conjunto de dados e gradiente descendente (otimização), além do valor médio. Apenas o valor médio é um método de imputação; os outros não se aplicam.

Gabarito: letra A

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