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O dataset de flores íris é um dos mais tradicionais na área de aprendizado de máquina. Nele, cada instância de flor é descrita por cinco atributos:...

O dataset de flores íris é um dos mais tradicionais na área de aprendizado de máquina. Nele, cada instância de flor é descrita por cinco atributos: largura e comprimento de pétala, tamanho e comprimento de sépala e tipo de flor. O atributo tipo de flor é utilizado quando aplicamos algum algoritmo de aprendizado supervisionado. Porém, para algoritmos de aprendizado não supervisionado, como os de agrupamento, esse atributo não é considerado. Assinale a alternativa que contenha a razão correta para não considerarmos o atributo tipo de flor em algoritmos de aprendizado não supervisionado.


A. O atributo tipo de flor é o rótulo do dado. Como a tarefa de agrupamento é uma técnica de aprendizado não supervisionado, não há necessidade de um rótulo.
B. Para melhorar o desempenho computacional do algoritmo k-means.
C. Porque é um atributo do tipo string.

Essa pergunta também está no material:

Agrupamento das Flores __ Plataforma A 4
1 pág.

Inteligência Artificial Universidade Federal FluminenseUniversidade Federal Fluminense

💡 3 Respostas

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Eduardo Gomes

O atributo tipo de flor é o rótulo do dado. Como a tarefa de agrupamento é uma técnica de aprendizado não supervisionado, não há necessidade de um rótulo.

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Ed Verified user icon

A alternativa correta é a A. O atributo tipo de flor é o rótulo do dado. Como a tarefa de agrupamento é uma técnica de aprendizado não supervisionado, não há necessidade de um rótulo. Em algoritmos de agrupamento, o objetivo é encontrar padrões e estruturas nos dados sem a necessidade de um rótulo ou classe pré-definida. O atributo tipo de flor é utilizado apenas em algoritmos de aprendizado supervisionado, onde o objetivo é prever a classe de novas instâncias com base em um conjunto de dados rotulados.

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Eu

A. O atributo tipo de flor é o rótulo do dado. Como a tarefa de agrupamento é uma técnica de aprendizado não supervisionado, não há necessidade de um rótulo.

Por ser um algoritmo de aprendizado não supervisionado, não devemos utilizar rótulo nos dados.


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