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Para isso, a organização deve adotar, como modelo de machine learning,

(A) a Regressão Linear Simples, porque é eficaz na previsão de valores futuros ao encontrar grupos naturais dentro dos dados.
(B) as Redes Neurais Artificiais, porque são utilizadas para modelar a relação linear entre uma variável dependente e uma variável independente.
(C) o Random Forest, porque combina múltiplas árvores de decisão para melhorar a precisão e capturar relações complexas.
(D) o K-means Clustering, porque reduz a dimensionalidade dos dados mantendo a variabilidade.
(E) a Análise de Principais Componentes, porque é uma técnica de agrupamento que identifica grupos naturais dentro dos dados.
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Aprendendo com Desafios

há 2 anos

Respostas

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há 2 anos

Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta: (A) A Regressão Linear Simples é eficaz na previsão de valores futuros, mas não é usada para encontrar grupos naturais dentro dos dados. Portanto, essa afirmação está incorreta. (B) As Redes Neurais Artificiais são mais complexas e não se limitam a modelar apenas relações lineares. Elas podem modelar relações não lineares, mas a descrição não está correta. (C) O Random Forest realmente combina múltiplas árvores de decisão, melhorando a precisão e capturando relações complexas. Essa descrição está correta. (D) O K-means Clustering é um método de agrupamento, mas não é usado para reduzir a dimensionalidade dos dados. Portanto, essa afirmação está incorreta. (E) A Análise de Principais Componentes (PCA) é uma técnica de redução de dimensionalidade, mas não é um método de agrupamento. Assim, essa afirmação também está incorreta. Diante da análise, a alternativa correta é: (C) o Random Forest, porque combina múltiplas árvores de decisão para melhorar a precisão e capturar relações complexas.

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