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Estrutura de Dados

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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.

Questões para Estudantes

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Árvore de decisão

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O "ganho de informação" em uma árvore de decisão é um conceito que mede a eficácia de um atributo em classificar os dados. Ele é calculado como a redução na entropia (ou incerteza) ao dividir os dados com base em um determinado atributo. Analisando as alternativas: a) A quantidade de dados armazenados em um nó. - Isso não está relacionado ao conceito de ganho de informação. b) A quantidade de redução na entropia ao dividir os dados em um nó. - Esta é a definição correta de ganho de informação. c) A precisão do modelo ao classificar novos dados. - Isso se refere à performance do modelo, não ao ganho de informação. d) O número de divisões feitas em cada nó da árvore. - Isso não é uma definição de ganho de informação. Portanto, a alternativa correta é: b) A quantidade de redução na entropia ao dividir os dados em um nó.

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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.

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 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 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 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.