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Leia o trecho a seguir:
Os métodos de aprendizado de regras de classificação utilizam técnicas baseadas em algoritmos de busca e heurísticas para encontrar padrões nos dados. Esses métodos têm como objetivo criar regras simples que sejam eficazes para prever as classes de exemplos desconhecidos. Um exemplo é o algoritmo RIPPER, que constrói regras otimizadas iterativamente com base em exemplos de treino. Tais abordagens são úteis em cenários onde a interpretabilidade é tão importante quanto a precisão. Em aprendizado de máquina, as regras de decisão são expressas na forma de declarações condicionais, como "se [preencher 1] então [preencher 2]", que são utilizadas para classificar exemplos em diferentes categorias.
Os termos [preencher 1] e [preencher 2] são corretamente substituídos por:
Explique melhor esta questão
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Alternativa A - 1 - atributos; 2 - classe
Regras de decisão são estruturas lógicas fundamentais no aprendizado de máquina para tarefas de classificação, permitindo uma interpretação direta do modelo pelo ser humano.
A estrutura básica de uma regra de classificação segue a lógica proposicional "SE [condição] ENTÃO [conclusão]". No contexto técnico:
Substituindo os termos no trecho: "...as regras de decisão são expressas na forma de declarações condicionais, como 'se [atributos] então [classe]', que são utilizadas para classificar exemplos..."
A estrutura correta de uma regra de classificação associa os atributos de entrada diretamente a um rótulo de classe na saída.
Alternativa A.