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Marcone Santos

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24 de mar. de 2026

A taxa global de sucesso do algoritmo, ou ACC, é a porcentagem de classificações consideradas corret...

A taxa global de sucesso do algoritmo, ou ACC, é a porcentagem de classificações consideradas corretas, ela é calculada dividindo o número de classificações pelo número total de classificações. A acurácia pode ser definida como o grau em que um valor calculado ou medido está alinhado com o valor real, ela é calculada dividindo o número de acertos pelo número de resultados possíveis. A taxa de erro E de um classificador também é uma medida de precisão. Num banco de dados contendo o registro de 1555 e-mails, é necessário encontrar a taxa global do algoritmo (ACC) e a acurácia (E), sendo que os dados que foram retornando de um algoritmo de classificação foram $VP = 255, VN = 1000, FN = 270$ e $FP = 30$, os resultado corretos serão:

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Sobre as etapas de classificação supervisionada, escolha a alternativa que associa corretamente as t...

Sobre as etapas de classificação supervisionada, escolha a alternativa que associa corretamente as tarefas abaixo com as etapas de treinamento e teste:

Treinamento.
Teste.

I. Os dados rotulados são usados para preparar a técnica de classificação. II. O desempenho da técnica de classificação é avaliado. III. Os dados não rotulados são classificados. IV. Etapa inicial da classificação supervisionada.

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Relacione os tipos de estruturas nos quais os algoritmos de classificação podem ser separados com as...

Relacione os tipos de estruturas nos quais os algoritmos de classificação podem ser separados com as afirmações que caracterizam tais tipos de estruturas. Escolha a alternativa que contém as relações corretas.

Probabilísticos.
Baseados em conhecimento.
Conexionistas.
Baseados em distância.

I. Calculam a diferença entre o objeto a ser classificado e os demais objetos rotulados. II. Possuem um conjunto de regras que determinam a classe de um objeto. III. Permitem atribuir uma chance de um objeto pertencer a uma ou mais classes. IV. São formados por redes (nós) interconectadas.

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Escolha a alternativa que contém somente características que fazem parte da classificação supervisio...

Escolha a alternativa que contém somente características que fazem parte da classificação supervisionada: I - Predizer a classe de novos registros a partir de registros conhecidos. II - Ausência de conhecimento das possíveis classes às quais os registros podem pertencer. III - Separação dos dados em etapas de treinamento e teste. IV - Análise de correlação entre os atributos do conjunto de dados.

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A validação cruzada é frequentemente usada para determinar o quão bem um modelo preditivo é treinado...

A validação cruzada é frequentemente usada para determinar o quão bem um modelo preditivo é treinado. No entanto também pode ser usada para estimar o erro de generalização de algoritmos, que é uma das aplicações mais comuns de validação cruzada. Com base no objetivo da validação cruzada como estimativa de desempenho, assinale a alternativa que melhor a descreve.

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Leia os exemplos de análise de dados abaixo e escolha a alternativa que contém somente exemplos em q...

Leia os exemplos de análise de dados abaixo e escolha a alternativa que contém somente exemplos em que se pode usar classificação supervisionada. I - Um banco possui uma carteira de clientes e deseja usá-la para analisar solicitações de empréstimo de clientes que podem se tornar inadimplentes. II - Uma loja possui dados dos seus clientes, como seus perfis e histórico de compras, e pretende usá-los para oferecer produtos específicos de acordo com determinadas categorias às quais esses clientes pertencem. III - Um supermercado possui dados sobre os produtos que vende e compra, e pretende identificar quais produtos estão mais relacionados para fazer ofertas conjuntas.

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Os modelos preditivos são usados para automatizar muitos processos de tomada de decisão, incluindo d...

Os modelos preditivos são usados para automatizar muitos processos de tomada de decisão, incluindo decisões de negócio e plantas industriais. Os modelos preditivos também podem ser usados para classificar objetos, processar frutas automaticamente, controlar a qualidade e muito mais. A criação de um modelo preditivo é teoricamente possível quando certos objetos podem ser rotulados e treinados de forma supervisionada, isso ocorre porque é possível estimar o valor de novos objetos sem conhecer seu rótulo. Em relação aos passos para projetar o modelo preditivo, observe as afirmativas a seguir. I. Pré-processamento dos dados: é realizada a limpeza dos dados, há também a integração, a redução, a transformação e a discretização. II. A separação dos dados em conjunto é realizada primeiramente no treinamento e após o teste: conjunto de treinamentos e conjunto de testes. III. Treinamento e teste: treinamento para adaptar os parâmetros livres do modelo para que alcance o nível de excelência. IV. Avaliação da saída: modelos preditivos que precisam ter sua saída avaliada ao desempenho. Está correto o que se afirma em:

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Sobre as medidas de suporte e confiança, indique a alternativa que relaciona corretamente as afirmaç...

Sobre as medidas de suporte e confiança, indique a alternativa que relaciona corretamente as afirmações a seguir com as duas medidas.

Suporte.
Confiança.

I. É útil para a definição de limite para a eliminação de regras de associação pouco interessantes. II. Sua fórmula é: número de registros da tabela que contêm todos os itens da regra de associação dividido pelo número de registros da tabela que contêm o antecedente de tal regra. III. É medida de acurácia de uma regra de associação. IV. Indica a probabilidade de ocorrência de uma regra de associação no conjunto total de transações.

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As regras de associação são descobertas em processos de mineração, que envolvem a criação frequente ...

As regras de associação são descobertas em processos de mineração, que envolvem a criação frequente de conjuntos de itens e a extração das próprias regras de associação. Estas são encontradas satisfazendo critérios específicos em uma base transacional, combinando muitos itens diferentes. Com relação a alguns conceitos básicos dos algoritmos de mineração de regras de associação, avalie as afirmativas a seguir. I. Conjunto com $k$ itens: conjunto com uma frequência de ocorrência e que tem contagem de suporte. II. Conjunto de itens frequentes de tamanho $k$: todos os elementos do conjunto possuem dois campos, sendo que um registra o número de itens, enquanto o outro rastreia o suporte. III. Padrão frequente: um conjunto de itens que aparece com frequência é conhecido como “$k$-set”, o qual é definido por ter mais do que um suporte $minsupper$. É correto o que se afirma em:

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A mineração de itens frequentes requer a mineração de um algoritmo eficiente que possa minerar todo ...

A mineração de itens frequentes requer a mineração de um algoritmo eficiente que possa minerar todo o conjunto. No entanto, construir uma FP-Tree não é suficiente. Pesquisas adicionais são necessárias para criar um algoritmo eficiente que também possa minerar itens frequentes com eficiência. Esse processo envolve uma técnica de “avançar e dividir” chamada “FP-Crescimento”. Ele divide o problema em subproblemas menores para que um método de “dividir e conquistar”, chamado “FP-Growth”, possa ser aplicado. Com base no método de construção de uma FP-Tree compacta, assinale a alternativa que melhor descreve esse processo.

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