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22/09/2021 19:24 Teste: Atividade Objetiva 3 https://famonline.instructure.com/courses/16325/quizzes/62614/take 1/6 Atividade Objetiva 3 Iniciado: 22 set em 19:19 Instruções do teste Importante: Caso você esteja realizando a atividade através do aplicativo "Canvas Student", é necessário que você clique em "FAZER O QUESTIONÁRIO", no final da página. 0,2 ptsPergunta 1 Leia o texto a seguir: “Dados se constituem como a matéria prima para que processos de mineração ocorram. [...] A forma como os dados estão disponíveis para a realização da mineração é importante para determinar o tipo de tarefa de mineração que é possível resolver, o tipo de conhecimento factível de ser descoberto e o tipo de técnica de mineração aplicável.” Fonte: DA SILVA, L. A.; PERES, S. M.; BOSCARIOLI, C. Introdução à Mineração de Dados Com aplicações em R. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016. p. 7. Considerando as características dos dados utilizados pelas tarefas de mineração, avalie as afirmações e selecione a alternativa correta. I. Os dados estruturados apresentam uma semântica, ou seja, um significado associado à sua estrutura, são exemplos de dados estruturados os e-mails e as mensagens de texto. II. Os dados não estruturados, que correspondem à maioria dos dados disponíveis, são mais facilmente analisados pelos algoritmos, esse tipo de dado não apresenta uma semântica evidente. III. Dados rotulados são aqueles que apresentam uma classe explícita e os demais atributos são preditivos ou de entrada, a tarefa de classificação considera esse tipo de dado. 22/09/2021 19:24 Teste: Atividade Objetiva 3 https://famonline.instructure.com/courses/16325/quizzes/62614/take 2/6 I e III, apenas. II e III, apenas. I e II, apenas. II e IV, apenas. III e IV, apenas. IV. Dados não rotulados apresentam somente atributos preditivos, não descrevendo explicitamente a qual classe os registros pertencem, a tarefa de agrupamento considera esse tipo de dado. É correto o que se afirma apenas em: 0,2 ptsPergunta 2 A regressão é uma tarefa preditiva, assim como a classificação, e tem o objetivo de aprender uma função que seja efetiva para mapear um novo registro cujo atributo dependente seja ausente. Leia o texto a seguir: “Na resolução da tarefa de classificação de dados, o objetivo é predizer o rótulo para um exemplar qualquer que não pertence ao conjunto de dados de treinamento. Portanto, o uso de um modelo preditivo f promove a atribuição de um rótulo y a um exemplar x qualquer, ou seja, y = f(x), sendo y uma variável do tipo categórico. Por outro lado, quando y é do tipo numérico (contínuo ou discreto), diz-se ter um problema de regressão ou predição numérica.” Fonte: DA SILVA, L. A.; PERES, S. M.; BOSCARIOLI, C. Introdução à Mineração de Dados Com aplicações em R. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016. p. 117. Considerando as descrições apresentadas, assinale a opção correta. 22/09/2021 19:24 Teste: Atividade Objetiva 3 https://famonline.instructure.com/courses/16325/quizzes/62614/take 3/6 A diferença entre as tarefas de classificação e de regressão é que a primeira busca inferir uma classe, ou seja, um valor contínuo. Por outro lado, a regressão busca inferir um valor discreto para um determinado atributo. A tarefa de regressão, também, considera um conjunto de dados de treinamento e um conjunto de dados de teste. O primeiro é utilizado para aferir a capacidade preditiva do modelo, enquanto o segundo é utilizado para aprender a função. Existem diferentes técnicas que podem ser utilizadas para a tarefa de regressão, além da regressão linear. Dentre as diferentes técnicas podemos destacar as árvores de decisão e os algoritmos de agrupamento. A tarefa de regressão pode ser feita a partir do aprendizado de uma função linear, que é feito a partir da análise da distribuição das amostras rotuladas, assim denominamos esta tarefa de regressão polinomial. 0,2 ptsPergunta 3 Trata-se de uma tarefa preditiva, de aprendizado não supervisionado, cujo objetivo é aprender um modelo que seja útil para obter um valor categórico de um novo registro. Trata-se de uma tarefa descritiva, de aprendizado supervisionado, cujo objetivo é aprender um modelo que seja útil para obter um valor contínuo de um novo registro. Trata-se de uma tarefa preditiva, de aprendizado supervisionado, cujo objetivo é aprender um modelo que seja útil para obter um valor categórico de um novo registro. Trata-se de uma tarefa preditiva, de aprendizado supervisionado, cujo objetivo é Leia o texto abaixo: “[...] denomina-se classificação o processo pelo qual se determina um mapeamento capaz de indicar a qual classe pertence qualquer exemplar de um domínio sob análise, com base em um conjunto de dados já classificado.” Fonte: DA SILVA, L. A.; PERES, S. M.; BOSCARIOLI, C. Introdução à Mineração de Dados Com aplicações em R. Rio de Janeiro: Elsevier, 2016. p. 79. Qual alternativa caracteriza, corretamente, a tarefa de classificação? 22/09/2021 19:24 Teste: Atividade Objetiva 3 https://famonline.instructure.com/courses/16325/quizzes/62614/take 4/6 aprender um modelo que seja útil para obter um valor contínuo de um novo registro. Trata-se de uma tarefa descritiva, de aprendizado não supervisionado, cujo objetivo é aprender um modelo que seja útil para obter um valor categórico de um novo registro. 0,2 ptsPergunta 4 Leia o texto a seguir: “Uma das habilidades mais básicas dos organismos vivos é a capacidade de agrupar objetos similares para produzir uma taxonomia, uma classificação ou um agrupamento. A ideia de organizar coisas similares em categorias, chamadas aqui de grupos (clusters), é bastante antiga e reflete a capacidade de identificar características ou combinações de características similares em alguns objetos, como forma, cor, cheiro, posição, altura, peso, entre outras. ” Fonte: CASTRO, L. N.; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016. p. 88. Considere as seguintes descrições a respeito das etapas que descrevem o processo de agrupamento. I. A etapa de seleção de atributos considera o contexto da análise para identificar os melhores conjuntos de dados que devem ser de variadas fontes e de grade volume e complexidade. II. A etapa da definição da medida de similaridade avalia a contribuição de cada atributo para o cálculo da medida e a normalização dos dados para não haver atributo dominante. III. A etapa de seleção do critério de agrupamento define a sensibilidade do agrupamento de acordo com a quantidade de atributos e de registros disponíveis. IV. A etapa de validação e de interpretação dos resultados considera a realização de testes para verificação da correção e da relevância dos resultados obtidos. É correto o que se afirma apenas em: 22/09/2021 19:24 Teste: Atividade Objetiva 3 https://famonline.instructure.com/courses/16325/quizzes/62614/take 5/6 I e III, apenas. II e IV, apenas. II e III, apenas. I e IV, apenas. I e II, apenas. 0,2 ptsPergunta 5 Leia o texto a seguir: “Para que seja feita a mineração de regras de associação, as bases de dados transacionais normalmente são representadas seguindo o mesmo padrão das bases de dados convencionais, ou seja, com os objetos nas linhas e os atributos nas colunas. A diferença é que os atributos das bases transacionais são os itens que aparecem nas transações, o que faz com que tais bases de dados facilmente apresentem alta dimensionalidade, da ordem de centenas e até milhares de itens. ” Fonte: CASTRO, L. N.; FERRARI, D. G. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016. p. 235. Considerando as informações apresentadas, avalie as seguintes asserções e a relação proposta entre elas. I. A mineração de regras de associação é uma tarefa que tem por objetivo identificar padrões de associação entre itens frequentes que são pertinentes a um conjunto de transações. PORQUE 22/09/2021 19:24Teste: Atividade Objetiva 3 https://famonline.instructure.com/courses/16325/quizzes/62614/take 6/6 Salvo em 19:24 As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. As asserções I e II são ambas proposições falsas. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I. A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa. II. As bases de dados transacionais disponibilizam registros referentes a grupos de itens que estão associados, ou seja, pertencem a mesma transação. A respeito dessas asserções, assinale a opção correta: Enviar teste
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