Uma aplicação de árvores de decisão na área industrial é a manutenção preditiva de máquinas. Empresa...

Alternativa B - I-B; II-C; III-A

Introdução

O aprendizado de máquina supervisionado envolve o treinamento de modelos para identificar padrões e generalizá-los para novos dados. Conceitos como indução, precisão e overfitting são fundamentais para entender esse processo.

Desenvolvimento

A aplicação industrial de árvores de decisão, como na manutenção preditiva, exige que o modelo seja capaz de aprender com dados históricos (indução) para prever estados futuros (precisão), evitando memorizar ruídos (overfitting).

Análise

Abaixo, a correlação correta entre os conceitos e suas descrições:

• I. Indução de modelos (B): Refere-se ao processo de aprendizado onde o algoritmo extrai padrões gerais a partir de instâncias específicas (dados de treinamento).
• II. Precisão em aprendizado supervisionado (C): É a capacidade do modelo de performar corretamente em dados que ele nunca viu antes (generalização), o que é facilitado por conjuntos de dados robustos.
• III. Overfitting (A): É o fenômeno onde o modelo "decora" os dados de treino e seus ruídos, perdendo a capacidade de generalizar para novos dados.

| Conceito | Descrição Correta | | :--- | :--- | | I. Indução | B. Extração de padrões gerais. | | II. Precisão | C. Alta performance em dados não vistos. | | III. Overfitting | A. Ajuste excessivo aos dados de treino. |

Conclusão

A associação correta é I-B, II-C e III-A, refletindo as definições fundamentais de treinamento e validação de modelos de classificação.

Alternativa B.