Algoritmos e Estrutura de Dados · FUNDATEC · 2023 | Questão sqc-qq890126

Modelos preditivos para previsão de valores contínuos

Gabarito: letra D. O problema descrito — prever o próximo valor de indicadores econômicos com base em variáveis históricas — é um típico problema de regressão, que estima valores numéricos contínuos a partir de atributos descritivos. A regressão é o modelo preditivo mais direto e comumente utilizado para esse fim.

A questão testa a diferença fundamental entre tarefas de classificação, agrupamento e regressão no aprendizado de máquina. O enunciado deixa claro que se deseja prever o próximo valor (contínuo) usando dados históricos, o que caracteriza um problema de regressão.

Modelo Preditivo	Tipo de Aprendizado	Tipo de Saída	Aplicação Típica	Adequado ao Problema?
SVM (Support Vector Machine)	Supervisionado	Classificação ou Regressão (SVR)	Classificação binária/multiclasse; regressão com kernel	❌ (técnica específica, não modelo geral)
K-NN (k-vizinhos próximos)	Supervisionado	Classificação ou Regressão (média dos vizinhos)	Classificação baseada em instâncias; regressão simples	❌ (método baseado em instâncias)
Agrupamento (Clustering)	Não supervisionado	Grupos (rótulos)	Descoberta de padrões, segmentação	❌ (não prediz valores)
Regressão	Supervisionado	Valor contínuo	Previsão de séries temporais, indicadores econômicos	✅ (modelo direto para valor contínuo)
Naive Bayes	Supervisionado	Classe discreta	Classificação probabilística (spam, diagnóstico)	❌ (não prevê valores contínuos)

Alternativa A — ❌ Incorreta (SVM)

SVM (Support Vector Machine) é um algoritmo que pode ser usado tanto para classificação quanto para regressão (SVR). No entanto, a pergunta pede o modelo preditivo de forma geral, e a regressão é a resposta mais abrangente e direta. SVM é uma técnica específica, não o nome do modelo. Além disso, para problemas de séries temporais econômicas, regressão linear ou modelos de regressão são mais comuns.

Alternativa B — ❌ Incorreta (K-NN)

K-NN (k-vizinhos próximos) também pode ser usado para regressão (média dos k vizinhos), mas é um método baseado em instâncias, não em modelo paramétrico. Novamente, a questão busca o nome do modelo preditivo clássico, que é regressão.

Alternativa C — ❌ Incorreta (Agrupamento)

Agrupamento (clustering) é uma técnica de aprendizado não supervisionado, usada para descobrir grupos inerentes nos dados, e não para prever valores futuros. Não se aplica a previsão de valores com base em variáveis descritivas.

Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Regressão é o modelo preditivo padrão para estimar valores contínuos (como preços, índices, etc.) a partir de variáveis independentes. A descrição do enunciado — "prever o próximo valor analisando dados de variáveis historicamente armazenados" — é exatamente o objetivo de um modelo de regressão.

Alternativa E — ❌ Incorreta (Naive Bayes)

Naive Bayes é um classificador probabilístico, adequado para classificação de categorias discretas, não para prever valores numéricos contínuos. Não se aplica ao problema descrito.

PEGA ESSA DICA!

Na prova, ao ler "prever um valor numérico", associe imediatamente a regressão. Para prever uma categoria (sim/não, spam/não spam), pense em classificação. Agrupamento é para descobrir padrões sem rótulos.

Gabarito: letra D.