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Explicação: Em problemas de classificação, especialmente quando se lida com conjuntos de dados desbalanceados (onde uma classe é muito mais predominante que a outra), a acurácia pode ser uma métrica enganosa. A acurácia simplesmente calcula a proporção de previsões corretas em relação ao total de previsões. Se a maioria dos exemplos pertencem a uma única classe, um modelo pode parecer ter um bom desempenho apenas prevendo a classe majoritária.
Qual das seguintes técnicas de aprendizado de máquina é baseada em criar um modelo que simula a forma como humanos realizam decisões, utilizando uma estrutura de “árvore” para representar escolhas e suas consequências?
a) Redes Neurais
b) Máquinas de Vetores de Suporte
c) Árvores de Decisão
d) Algoritmos Genéticos
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Aprendendo com Desafios

ano passado

Respostas

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ano passado

Para responder à sua pergunta, vamos analisar as alternativas apresentadas: a) Redes Neurais - Este método é inspirado no funcionamento do cérebro humano, mas não utiliza uma estrutura de "árvore" para representar decisões. b) Máquinas de Vetores de Suporte - Este é um método que busca encontrar um hiperplano que separa as classes, mas também não utiliza uma estrutura de "árvore". c) Árvores de Decisão - Este método é exatamente o que a descrição menciona. Ele utiliza uma estrutura em forma de árvore para representar decisões e suas consequências, simulando como os humanos tomam decisões. d) Algoritmos Genéticos - Esses algoritmos são inspirados na evolução natural e não utilizam uma estrutura de "árvore" para representar decisões. Portanto, a alternativa correta é: c) Árvores de Decisão.

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