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Uma aplicação prática de regras de classificação na área financeira, por exemplo, é a detecção de fraudes em transações bancárias. Os bancos utilizam regras de classificação para identificar padrões suspeitos em transações financeiras.
Diante disso, compreenda e associe as descrições aos conceitos correspondentes sobre o classificador One-Rule (OneR) em aprendizado de máquina:
| | | | --- | --- | | Conceito | Descrição | | I. Seleção da regra | A. É um método simples que, em certos casos, pode ter desempenho comparável ao de algoritmos mais complexos. | | II. Adequação a problemas complexos | B. Escolhe a regra com menor taxa de erro baseada em um único atributo dos dados. | | III. Simplicidade e desempenho | C. Não é a melhor escolha para problemas que envolvem muitas interações entre atributos. |
Assinale a alternativa que apresenta a associação correta.
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Alternativa A - I-B; II-C; III-A.
O classificador One-Rule (OneR) é um algoritmo de aprendizado de máquina simples, porém eficiente, utilizado para tarefas de classificação. Ele se baseia na premissa de que uma regra única, baseada em apenas um atributo, pode ser suficiente para realizar previsões com boa precisão.
O funcionamento do OneR segue um processo sistemático:
Vamos associar cada conceito à sua descrição conforme o funcionamento do OneR:
| Conceito | Descrição Correspondente | Justificativa | | :--- | :--- | :--- | | I. Seleção da regra | B. Escolhe a regra com menor taxa de erro baseada em um único atributo. | O cerne do OneR é testar todos os atributos e ficar com aquele que minimiza o erro de classificação. | | II. Adequação a problemas complexos | C. Não é a melhor escolha para problemas que envolvem muitas interações entre atributos. | Por ser univariado, o OneR ignora correlações ou interações complexas entre variáveis (ex: $X$ e $Y$ juntos definem a classe). | | III. Simplicidade e desempenho | A. É um método simples que, em certos casos, pode ter desempenho comparável ao de algoritmos mais complexos. | Surpreendentemente, em muitos datasets reais, uma única regra bem escolhida performa tão bem quanto árvores de decisão complexas. |
Seguindo a lógica: I-B, II-C, III-A.
A associação correta reflete a natureza minimalista e univariada do OneR, destacando sua eficácia como baseline e sua limitação em dados multidimensionais interdependentes.
Alternativa A.