Pular para o conteúdo principal

Questão de Algoritmos e Estrutura de Dados — Conceitos Básicos e Algoritmos — FUNDATEC 2023

Algoritmos e Estrutura de DadosConceitos Básicos e Algoritmos
Código
qq890127
Banca
FUNDATEC
Órgão
BRDE
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
Analista de Sistemas - Ciência de Dados
Analise as assertivas abaixo sobre o algoritmo Naive Bayes:I. Trata-se de um classificador que se baseia na probabilidade de cada evento ocorrer, desconsiderando a correlação entre features. Isso significa que se o valor de um atributo exerce algum efeito sobre a distribuição de classes existentes no conjunto, esse efeito é independente dos valores assumidos por outros atributos e de seus respectivos efeitos sobre a mesma distribuição de classe.II. Em um processo de classificação no qual um exemplar com rótulo desconhecido seja apresentado ao classificador, o algoritmo tomará a decisão sobre a qual classe o exemplar deve estar associado, por meio do cálculo de probabilidades condicionais, ou seja, as probabilidades de ele pertencer a cada uma das classes existentes no conjunto de dados de treinamento.III. Uma aplicação que pode se beneficiar do uso do algoritmo Naive Bayes é identificar se um determinado e-mail é um spam ou não.Quais estão corretas?
  1. AApenas I.
  2. BApenas II.
  3. CApenas III.
  4. DApenas I e II.
  5. EI, II e III.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoE — I, II e III.

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”.

Algoritmo Naive Bayes

Gabarito: E (I, II e III). O classificador Naive Bayes baseia-se no Teorema de Bayes e adota a premissa de independência condicional entre os atributos (features). Essa premissa é exatamente o que a assertiva I descreve. A classificação de um novo exemplo é feita calculando-se a probabilidade condicional de pertencer a cada classe (assertiva II), e uma aplicação clássica é a detecção de spam (assertiva III).

Item I — ✅ Correta

O Naive Bayes assume que os atributos são independentes entre si dada a classe. Isso significa que o efeito de um atributo sobre a probabilidade da classe não depende dos valores de outros atributos. A assertiva descreve corretamente essa característica, chamada de "ingenuidade" do modelo.

Item II — ✅ Correta

No processo de classificação, o algoritmo calcula a probabilidade posterior de cada classe para o exemplo desconhecido usando o Teorema de Bayes. A classe com maior probabilidade é escolhida como a predição. A assertiva está correta ao afirmar que a decisão é baseada no cálculo de probabilidades condicionais.

Item III — ✅ Correta

A filtragem de spam é uma aplicação canônica do Naive Bayes. Utilizando características como a frequência de palavras no e-mail (bag-of-words), o modelo calcula a probabilidade de um e-mail ser spam ou não, aproveitando a simplicidade e eficiência do algoritmo.

Conclusão: Todas as três assertivas estão corretas. Portanto, a alternativa que as contém é a letra E (I, II e III).

Link permanente: /questoes/qq890127