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Questão de Engenharia de Software — Inteligencia Artificial — FUNDATEC 2023

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial
Código
qq897085
Banca
FUNDATEC
Órgão
PROCERGS
Ano
2023
Nível
Superior
Cargo
ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados
Analise as assertivas abaixo sobre Naïve Bayes:I. É um classificador ingênuo que assume que a presença ou ausência de uma característica particular de uma classe não está relacionada com a presença ou ausência de outras características.II. As variáveis de entrada são geralmente categóricas, mas variações do algoritmo podem aceitar variáveis contínuas. Também existem maneiras de converter variáveis contínuas em categóricas. Esse processo é denominado discretização de variáveis contínuas.III. A filtragem de spam é um exemplo clássico do uso de Naïve Bayes para distinguir e-mail de spam de e-mail legítimo. Muitos clientes de e-mail modernos implementam variantes de filtragem bayesiana de spam.Quais estão corretas?
  1. AApenas II.
  2. BApenas I e II.
  3. CApenas I e III.
  4. DApenas II e III.
  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”.

Naïve Bayes

Gabarito: letra E — todos os itens (I, II e III) estão corretos. O classificador Naïve Bayes é um modelo probabilístico baseado no teorema de Bayes, que assume independência condicional entre as características (item I). Trabalha tipicamente com variáveis categóricas, mas aceita contínuas via discretização (item II). E é amplamente usado em filtragem de spam (item III).

Item I — ✅ Correto

O Naïve Bayes é chamado de "ingênuo" exatamente por assumir que a presença ou ausência de uma característica de uma classe é independente das demais, dada a classe. Essa suposição simplifica o cálculo das probabilidades condicionais.

Item II — ✅ Correto

As variáveis de entrada no Naïve Bayes clássico são categóricas (ex.: presença/ausência de palavras). Para variáveis contínuas, há variações como o Gaussian Naïve Bayes, ou pode-se aplicar discretização (conversão em intervalos categóricos). Portanto, a afirmação está correta.

Item III — ✅ Correto

A filtragem de spam é um dos exemplos mais clássicos de aplicação do Naïve Bayes. Ele calcula a probabilidade de um e-mail ser spam com base na ocorrência de palavras, sendo utilizado por muitos filtros modernos.

Conclusão: Os três itens estão corretos, portanto a alternativa correta é a letra E (I, II e III).

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