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A tarefa de predição na mineração de dados envolve usar modelos de aprendizado de máquina para prever valores futuros ou resultados futuros baseados em dados históricos. É frequentemente usada para fazer previsões em aplicações comerciais, como previsão de vendas, marketing direcionado e detecção de fraudes. A escolha do modelo adequado e a coleta de dados relevantes são importantes para garantir uma boa precisão na predição. Entre as tarefas de predição, existem alguns algoritmos utilizados.
Assinale a alternativa que apresenta qual desses algoritmos é usado para predição.
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🎓 Gabarito Comentado (AVA):
A regressão linear e a polinomial são dois algoritmos utilizados na mineração de dados para previsão. Eles permitem estabelecer uma relação entre uma variável dependente (a ser prevista) e uma ou mais variáveis independentes (usadas para prever o resultado). Isso é feito por meio da construção de uma equação matemática que representa essa relação. A regressão linear é usada quando existe uma relação diretamente proporcional entre as variáveis independentes e a variável dependente. Já a regressão polinomial é usada quando a relação entre as variáveis é não linear. Ambas são úteis para prever valores futuros, como vendas futuras, preços de ações etc. Os demais itens mencionados (redes sociais, bolha, escalonamento e ordenação) não são diretamente usados para previsão em mineração de dados. Eles podem eventualmente ser usados em outras áreas ou em tarefas complementares à previsão, mas definitivamente não são o foco principal na tarefa de predição, razão pela qual constituem respostas incorretas que devem ser descartadas.
