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Estrutura de Dados

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O que e uma arvore de decisao?
a) Um tipo de arvore binaria usada para armazenamento de dados.
b) Uma estrutura hierarquica usada para tomada de decisoes com base em condicoes especificas.
c) Um algoritmo que realiza busca binaria em grandes volumes de dados.
d) Um tipo de grafico usado para representar a relacao entre variaveis.

Questões para Estudantes

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Árvore de decisão

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Vamos analisar as alternativas para entender o que é uma árvore de decisão: a) Um tipo de árvore binária usada para armazenamento de dados. - Embora uma árvore de decisão possa ser representada como uma árvore, seu propósito não é apenas armazenamento de dados. b) Uma estrutura hierárquica usada para tomada de decisões com base em condições específicas. - Esta definição é precisa, pois uma árvore de decisão é realmente uma estrutura que ajuda a tomar decisões com base em diferentes condições. c) Um algoritmo que realiza busca binária em grandes volumes de dados. - Isso descreve um algoritmo de busca, não uma árvore de decisão. d) Um tipo de gráfico usado para representar a relação entre variáveis. - Embora uma árvore de decisão possa ser visualizada graficamente, essa definição não captura sua essência. Portanto, a alternativa correta é: b) Uma estrutura hierárquica usada para tomada de decisões com base em condições específicas.

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Árvore de decisão

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Em uma arvore de decisao, o que representa um no interno?
a) O ponto de decisao, onde uma pergunta ou condicao e avaliada.
b) A classe final ou o resultado da decisao.
c) Uma folha da arvore que nao tem filhos.
d) A raiz da arvore.

O que e um no folha em uma arvore de decisao?
a) Um no que representa a caracteristica mais importante.
b) Um no que possui mais de dois filhos.
c) Um no que representa o resultado final ou a decisao tomada.
d) Um no que serve para dividir o conjunto de dados em subgrupos.

Qual e a principal vantagem de usar uma arvore de decisao em comparacao a outros algoritmos de aprendizado supervisionado?
a) Ela e capaz de lidar com dados nao estruturados.
b) As arvores de decisao sao faceis de interpretar e visualizar.
c) Elas nao precisam de um conjunto de dados de treinamento.
d) Elas sao mais rapidas do que os algoritmos de redes neurais.

Qual e o criterio utilizado para dividir os dados em um no da arvore de decisao?
a) A media dos valores das caracteristicas.
b) A escolha aleatoria de uma caracteristica.
c) A minimizacao da entropia ou a maximizacao do ganho de informacao.
d) A maximizacao da variancia dos dados.

O que e o "ganho de informacao" em uma arvore de decisao?
a) A quantidade de dados armazenados em um no.
b) A quantidade de reducao na entropia ao dividir os dados em um no.
c) A precisao do modelo ao classificar novos dados.
d) O numero de divisoes feitas em cada no da arvore.

O que e a "entropia" em uma arvore de decisao?
a) A quantidade de dados processados pela arvore.
b) A medida de impureza ou desordem nos dados.
c) O numero de divisoes realizadas na arvore.
d) A precisao do modelo ao classificar os dados.

O que e overfitting em arvores de decisao?
a) Quando a arvore de decisao e muito simples e nao captura as nuances dos dados.
b) Quando a arvore de decisao e muito complexa e se adapta excessivamente aos dados de treinamento.
c) Quando a arvore de decisao e incapaz de generalizar para dados de teste.
d) Quando a arvore de decisao realiza predicoes aleatorias.

Qual e a principal estrategia para evitar o overfitting em arvores de decisao?
a) Reduzir o numero de nos na arvore.
b) Aumentar a profundidade da arvore.
c) Limitar o numero de divisoes possiveis em cada no.
d) Usar poda para remover ramos irrelevantes ou excessivos.

O que e a "poda" em arvores de decisao?
a) A adicao de nos para aumentar a profundidade da arvore.
b) O processo de remover ramos da arvore que nao contribuem significativamente para a predicao.
c) A divisao de nos para aumentar a complexidade do modelo.
d) A substituicao de nos folha por valores medios.

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Em uma arvore de decisao, o que representa um no interno?a) O ponto de decisao, onde uma pergunta ou condicao e avaliada.b) A classe final ou o resultado da decisao.c) Uma folha da arvore que nao tem filhos.d) A raiz da arvore.

O que e um no folha em uma arvore de decisao?a) Um no que representa a caracteristica mais importante.b) Um no que possui mais de dois filhos.c) Um no que representa o resultado final ou a decisao tomada.d) Um no que serve para dividir o conjunto de dados em subgrupos.

Qual e o criterio utilizado para dividir os dados em um no da arvore de decisao?a) A media dos valores das caracteristicas.b) A escolha aleatoria de uma caracteristica.c) A minimizacao da entropia ou a maximizacao do ganho de informacao.d) A maximizacao da variancia dos dados.

O que e o "ganho de informacao" em uma arvore de decisao?a) A quantidade de dados armazenados em um no.b) A quantidade de reducao na entropia ao dividir os dados em um no.c) A precisao do modelo ao classificar novos dados.d) O numero de divisoes feitas em cada no da arvore.

O que e a "entropia" em uma arvore de decisao?a) A quantidade de dados processados pela arvore.b) A medida de impureza ou desordem nos dados.c) O numero de divisoes realizadas na arvore.d) A precisao do modelo ao classificar os dados.

Qual e a principal estrategia para evitar o overfitting em arvores de decisao?a) Reduzir o numero de nos na arvore.b) Aumentar a profundidade da arvore.c) Limitar o numero de divisoes possiveis em cada no.d) Usar poda para remover ramos irrelevantes ou excessivos.

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a) O ponto de decisao, onde uma pergunta ou condicao e avaliada.
b) A classe final ou o resultado da decisao.
c) Uma folha da arvore que nao tem filhos.
d) A raiz da arvore.

O que e um no folha em uma arvore de decisao?
a) Um no que representa a caracteristica mais importante.
b) Um no que possui mais de dois filhos.
c) Um no que representa o resultado final ou a decisao tomada.
d) Um no que serve para dividir o conjunto de dados em subgrupos.

Qual e o criterio utilizado para dividir os dados em um no da arvore de decisao?
a) A media dos valores das caracteristicas.
b) A escolha aleatoria de uma caracteristica.
c) A minimizacao da entropia ou a maximizacao do ganho de informacao.
d) A maximizacao da variancia dos dados.

O que e o "ganho de informacao" em uma arvore de decisao?
a) A quantidade de dados armazenados em um no.
b) A quantidade de reducao na entropia ao dividir os dados em um no.
c) A precisao do modelo ao classificar novos dados.
d) O numero de divisoes feitas em cada no da arvore.

O que e a "entropia" em uma arvore de decisao?
a) A quantidade de dados processados pela arvore.
b) A medida de impureza ou desordem nos dados.
c) O numero de divisoes realizadas na arvore.
d) A precisao do modelo ao classificar os dados.

Qual e a principal estrategia para evitar o overfitting em arvores de decisao?
a) Reduzir o numero de nos na arvore.
b) Aumentar a profundidade da arvore.
c) Limitar o numero de divisoes possiveis em cada no.
d) Usar poda para remover ramos irrelevantes ou excessivos.