mineração de dados sem 2 N10

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10/04/2024, 17:06 Fazer teste: Semana 2 - Atividade Avaliativa – Mineração...
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Fazer teste: Semana 2 - Atividade Avaliativa 
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Descrição
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que você responda e tente alcançar melhores resultados.
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Várias
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Uma técnica que pode ser utilizada para facilitar a análise de atributos
numéricos é a discretização, que consiste em dividir o domínio do
atributo em intervalos e transformá-los em valores discretos. Com isso,
é possível ampliar a quantidade de métodos de análise disponíveis
para aplicação, além de reduzir a quantidade de valores de um dado
atributo contínuo, o que pode tornar o processo de mineração mais
simples em alguns casos.
Com base no método de discretização, assinale a alternativa que
melhor descreve o histograma.
a. A discretização é uma técnica que consiste em transformar
dados numéricos em dados categóricos.
b. A discretização é usada para reduzir a dimensionalidade dos
dados, eliminando variáveis desnecessárias.
c. A discretização é uma técnica que permite detectar e remover
outliers dos dados na mineração de dados.
d. A discretização é uma técnica que consiste em aplicar
transformações matemáticas aos dados para melhorar sua
distribuição.
e. A discretização é uma técnica que permite agrupar valores
numéricos em intervalos e transformá-los em valores discretos.
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 Estado de Conclusão da Pergunta:
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Os métodos de aproximação de dados possuem uma abordagem
distinta dos métodos amostrais, pois visam representar ou ajustar os
dados por meio de um modelo que pode ou não ser definido por um
conjunto de parâmetros. Os modelos __________ (Lacuna 1) são
construídos inteiramente a partir das informações extraídas dos
próprios dados, sem uma estrutura pré-definida. Diferentemente dos
métodos ___________ (Lacuna 2), eles não assumem uma forma
específica e são aplicados diretamente aos dados para realizar a
__________(Lacuna 3). A efetividade desse método depende muito de
sua habilidade em se ajustar adequadamente aos dados. 
Preencha as lacunas escolhendo a alternativa CORRETA.
a. Não paramétricos, paramétricos, redução.
b. Não paramétricos, semiparamétricos, alteração.
c. Semi paramétricos, paramétricos, inclusão.
d. Paramétricos, semiparamétricos, redução.
e. Paramétricos, não paramétricos, inclusão
PERGUNTA 2 2 pontos   Salva
Sobre os métodos de imputação de valores, indique a alternativa que
contém somente afirmações corretas. 
 
I. Pode-se remover objetos que possuam valores ausentes. 
II. Pode-se imputar manualmente os valores ausentes. 
III. Podem ser usados modelos preditivos para imputar valores
ausentes.
IV. Pode-se usar a média de valores de um atributo para imputar
valores ausentes. 
III e IV, apenas.
II e IV, apenas.
 I, II e IV, apenas.
I, II, III e IV.
I e II, apenas.
PERGUNTA 3 2 pontos   Salva
Existem diversas características que podem afetar os algoritmos de
mineração, como a natureza numérica ou categórica dos atributos e a
variedade de domínios existentes em cada um deles. Portanto, antes
de aplicar os algoritmos, é necessário tratar essas características. Uma
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das estratégias utilizadas para isso é a transformação de dados, que
tem como objetivo modificar ou consolidar os dados em formatos mais
adequados para os processos de mineração.
Com base no método de normalização de dados, assinale a alternativa
que melhor descreve esse processo.
a. Reduzir a variabilidade dos dados numéricos em uma escala
padrão.
b. Remodelar os dados originais em formatos mais adequados.
c. Remover os valores nulos e redundantes dos dados.
d. Detectar e corrigir anomalias e erros nos dados.
e. Aumentar a precisão e a confiabilidade dos modelos.
Pode-se considerar intuitivamente que quanto maior a quantidade de
objetos e atributos, maior a quantidade de informações disponíveis
para o algoritmo de mineração de dados. No entanto, um aumento no
número de objetos e na dimensão do espaço (número de atributos na
base) pode resultar em dados esparsos e medidas matemáticas
instáveis na análise. Além disso, uma grande quantidade de objetos e
atributos pode tornar o processamento dos algoritmos de mineração
complexo, assim como os modelos gerados. No entanto, é importante
destacar que os métodos de redução de dados devem manter a
integridade dos dados originais. A mineração dos dados reduzidos
deve ser mais eficiente, mas não menos eficaz.
Em relação aos tipos de redução de dados, observe as afirmativas a
seguir.
I. Seleção de atributos (ou características): realiza-se uma técnica
de redução de dimensionalidade em que atributos considerados
irrelevantes, pouco relevantes ou redundantes são identificados
e eliminados.
II. Discretização: os valores de atributos são substituídos por
intervalos ou níveis conceituais mais baixos, aumentando a
quantidade final de atributos, deixando informações mais
completas. 
III. Compressão de atributos: realiza-se uma técnica de redução de
dimensionalidade por meio da aplicação de algoritmos de
codificação ou transformação de atributos, em vez de selecionar
atributos para remoção. 
Está correto o que se afirma em:
a. II e III , apenas.
b. I, II e III, apenas.
c. I, apenas.
d. I e II, apenas.
e. I e III, apenas.
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A redução de uma base de dados pode impactar tanto nos atributos
quanto nos objetos, permitindo a diminuição da dimensionalidade dos
objetos ou a redução da quantidade de objetos presentes na base. No
que diz respeito à redução do número de atributos, é possível
empregar métodos para transformar os atributos existentes na base,
permitindo a obtenção de uma representação mais compacta e
eficiente dos dados. Esses métodos podem envolver desde a seleção
dos atributos mais relevantes até a aplicação de técnicas de
codificação ou transformação dos atributos, a fim de obter uma
representação mais simples e de fácil interpretação dos dados.
Com base nas informações referentes aos métodos de amostragem,
identifique se são verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmativas a seguir.
I. ( ) Amostragem aleatória sem substituição.
II. ( ) Amostragem aleatória com substituição. 
III. ( ) Amostragem realizada por grupo. 
IV. ( ) Amostragem realizada por aleatoriedade.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta.
a. V - F - F - V.
b. V - F - V - F.
c. F - F - V - V.
d. V - V - V - F.
e. V - F - V - V.
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