Questão de Algoritmos e Estrutura de Dados — Conceitos Básicos e Algoritmos — IBFC 2024
Algoritmos e Estrutura de Dados›Conceitos Básicos e Algoritmos
Código
qg220655
Banca
IBFC
Órgão
TRF - 5ª REGIÃO
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Analista Judiciário - Área Apoio Especializado - Especialidade: Análise de Dados
Com relação a algoritmos de classificação, classificar um objeto significa atribuir a ele um rótulo chamado classe de acordo com a categoria à qual ele pertence. Para que isso seja possível, um algoritmo de classificação é usado na construção de um modelo de classificação, também chamado de classificador, o qual é construído com base em um conjunto de treinamento com dados rotulados, ou seja, um conjunto de pares entrada-saída, {(xidi, di)}i = ₁, ..., n, onde xi as respectivas classes conhecidas a priori. Há uma grande variedade de algoritmos de classificação na literatura e é possível separá-los de acordo com sua estrutura. Diante do exposto, em relação à estrutura baseada em conhecimento, assinale a alternativa correta quanto à característica desta estrutura de classificação.
AEsse tipo de classificador é baseado na distância, o processo de classificação se dá calculando a distância entre o objeto cuja classe se deseja conhecer e um ou mais objetos rotulados.
BEsse tipo de classificador opera por meio de um conjunto de regras usadas para atribuir determinada classe a um objeto caso ele satisfaça condições predefinidas
CEsse tipo de classificador é muito comum em mineração e já foram vistas para a representação de relações de objetos em um dendrograma para agrupamento de dados
DEsse tipo de classificador são modelos baseados em redes de unidades (nós) interconectadas, este classificador são um tipo de grafo.
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GabaritoB — Esse tipo de classificador opera por meio de um conjunto de regras usadas para atribuir determinada classe a um objeto caso ele satisfaça condições predefinidas
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Classificadores baseados em conhecimento
Gabarito: alternativa B. O classificador baseado em conhecimento utiliza um conjunto de regras para atribuir classes com base em condições predefinidas, caracterizando sistemas especialistas ou regras de decisão. As demais alternativas descrevem outros tipos de classificadores (baseado em distância, agrupamento hierárquico e redes neurais).
Alternativa A — ❌ Incorreta
Descreve um classificador baseado em distância, como o k-NN (k-nearest neighbors), que calcula a proximidade entre objetos rotulados e não rotulados. Esse método é baseado em instâncias, não em conhecimento explícito na forma de regras.
Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Corresponde exatamente à definição de um classificador baseado em conhecimento: ele opera com um conjunto de regras "se-então" ou condições predefinidas, derivadas de conhecimento especialista ou extraídas de dados. Exemplos incluem sistemas especialistas e árvores de decisão.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Refere-se a dendrogramas e agrupamento de dados, que são técnicas de clusterização (aprendizado não supervisionado), não de classificação supervisionada. Além disso, dendrogramas representam hierarquias de grupos, não regras de classificação.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Descreve redes neurais artificiais, que são modelos conexionistas baseados em unidades (neurônios) interconectadas. Embora sejam usadas para classificação, sua estrutura é de grafo ponderado, não de regras explícitas como no caso de classificadores baseados em conhecimento.
NÃO CAIA NESSA!
A banca troca os tipos de classificadores. A alternativa A descreve o método k-NN (baseado em distância), a C fala de clusterização (não supervisionado) e a D de redes neurais — todos são abordagens de classificação, mas não são baseadas em conhecimento (regras explícitas). O aluno deve identificar a característica central do classificador pedido: uso de regras predefinidas.