Grátis: O que ocorre quando a entropia de um no e 0? a) O no e considerado um no folha. b) O no e removido da arvore. c) O no tem a maior incerteza possive...

Química

Outros

O que ocorre quando a entropia de um no e 0?
a) O no e considerado um no folha.
b) O no e removido da arvore.
c) O no tem a maior incerteza possivel.
d) A arvore entra em um estado de balanceamento.

Questões para o Sucesso

há 2 meses

Questões para o Sucesso

há 2 meses

5 pág.

Respostas

há 2 meses

Para responder à pergunta sobre o que ocorre quando a entropia de um nó é 0, precisamos entender o conceito de entropia em teoria da informação. A entropia mede a incerteza ou a imprevisibilidade de um sistema. Quando a entropia de um nó é 0, isso significa que não há incerteza, ou seja, o nó é completamente previsível. Analisando as alternativas: a) O nó é considerado um nó folha. - Isso pode ser verdade, pois um nó folha geralmente representa uma decisão final, mas não é a definição direta da entropia ser 0. b) O nó é removido da árvore. - Isso não é correto, pois a remoção de um nó não está relacionada à entropia. c) O nó tem a maior incerteza possível. - Isso é incorreto, pois entropia 0 significa nenhuma incerteza. d) A árvore entra em um estado de balanceamento. - Isso não é uma consequência direta da entropia ser 0. Portanto, a alternativa correta é: a) O nó é considerado um nó folha.

Essa resposta te ajudou?

Ainda com dúvidas?

Envie uma pergunta e tenha sua dúvida de estudo respondida!

Essa pergunta também está no material:

5 pág.

rvore de deciso

Mais perguntas desse material

O que caracteriza uma Arvore de Decisao?
a) Uma estrutura hierarquica onde cada no interno representa uma decisao baseada em uma variavel, e os ramos representam as possiveis escolhas ou resultados.
b) Uma estrutura de dados onde cada no representa um conjunto de regras.
c) Uma arvore binaria onde os nos representam operacoes matematicas.
d) Uma estrutura de busca binaria para tomada de decisoes rapidas.

Qual e a principal aplicacao das Arvores de Decisao em aprendizado de maquina?
a) Classificacao e regressao.
b) Compressao de dados.
c) Busca binaria.
d) Ordenacao de elementos.

Em uma Arvore de Decisao, como sao chamados os nos que nao possuem filhos?
a) Nos folha.
b) Nos raiz.
c) Nos internos.
d) Nos terminais.

O que e o "ganho de informacao" em uma Arvore de Decisao?
a) A quantidade de dados necessaria para construir a arvore.
b) A medida que indica a reducao da incerteza apos a divisao de um no.
c) O numero de divisoes que podem ser feitas em um no.
d) A diferenca entre os nos folha e os nos internos.

O que e a entropia em uma Arvore de Decisao?
a) A probabilidade de erro em um no.
b) A medida da quantidade de desordem ou incerteza de um conjunto de dados.
c) A media dos valores de saida dos nos folha.
d) O numero total de nos em uma arvore.

Qual e o papel da tecnica de "poda" em Arvores de Decisao?
a) Aumentar o numero de nos na arvore para melhorar a precisao.
b) Remover ramos irrelevantes ou nos que nao contribuem significativamente para a precisao do modelo.
c) Tornar a arvore binaria.
d) Criar arvores balanceadas.

Qual das opcoes a seguir pode ser considerada uma desvantagem de uma Arvore de Decisao?
a) Elas sao faceis de interpretar e visualizar.
b) Elas tendem a sofrer com o problema de overfitting se nao forem podadas corretamente.
c) Elas sao eficazes em dados de grandes dimensoes.
d) Elas sempre tem um desempenho superior a outros algoritmos.

Em que situacao uma Arvore de Decisao pode ser mais vantajosa em comparacao com outros algoritmos de aprendizado de maquina?
a) Quando a relacao entre as variaveis independentes e a variavel dependente e complexa e nao linear.
b) Quando o conjunto de dados possui variaveis continuas com muitas distribuicoes complexas.
c) Quando os dados tem muitas variaveis categoricas e a interpretacao dos resultados e importante.
d) Quando a velocidade de treinamento e irrelevante para o modelo.

O que caracteriza o criterio "Indice de Gini" em Arvores de Decisao?
a) Mede a quantidade de dados classificados corretamente em um no.
b) Avalia a pureza de um no com base nas classes presentes.
c) Calcula o numero de divisoes feitas em cada no.
d) Estima a variancia dos dados em cada no.

Química

rvore de deciso

Respostas

Ainda com dúvidas?

Essa pergunta também está no material:

rvore de deciso

Qual e a principal aplicacao das Arvores de Decisao em aprendizado de maquina?a) Classificacao e regressao.b) Compressao de dados.c) Busca binaria.d) Ordenacao de elementos.

Em uma Arvore de Decisao, como sao chamados os nos que nao possuem filhos?a) Nos folha.b) Nos raiz.c) Nos internos.d) Nos terminais.

O que e o "ganho de informacao" em uma Arvore de Decisao?a) A quantidade de dados necessaria para construir a arvore.b) A medida que indica a reducao da incerteza apos a divisao de um no.c) O numero de divisoes que podem ser feitas em um no.d) A diferenca entre os nos folha e os nos internos.

O que e a entropia em uma Arvore de Decisao?a) A probabilidade de erro em um no.b) A medida da quantidade de desordem ou incerteza de um conjunto de dados.c) A media dos valores de saida dos nos folha.d) O numero total de nos em uma arvore.

Qual e o papel da tecnica de "poda" em Arvores de Decisao?a) Aumentar o numero de nos na arvore para melhorar a precisao.b) Remover ramos irrelevantes ou nos que nao contribuem significativamente para a precisao do modelo.c) Tornar a arvore binaria.d) Criar arvores balanceadas.

O que caracteriza o criterio "Indice de Gini" em Arvores de Decisao?a) Mede a quantidade de dados classificados corretamente em um no.b) Avalia a pureza de um no com base nas classes presentes.c) Calcula o numero de divisoes feitas em cada no.d) Estima a variancia dos dados em cada no.

Mais conteúdos dessa disciplina

Qual e a principal aplicacao das Arvores de Decisao em aprendizado de maquina?
a) Classificacao e regressao.
b) Compressao de dados.
c) Busca binaria.
d) Ordenacao de elementos.

Em uma Arvore de Decisao, como sao chamados os nos que nao possuem filhos?
a) Nos folha.
b) Nos raiz.
c) Nos internos.
d) Nos terminais.

O que e o "ganho de informacao" em uma Arvore de Decisao?
a) A quantidade de dados necessaria para construir a arvore.
b) A medida que indica a reducao da incerteza apos a divisao de um no.
c) O numero de divisoes que podem ser feitas em um no.
d) A diferenca entre os nos folha e os nos internos.

O que e a entropia em uma Arvore de Decisao?
a) A probabilidade de erro em um no.
b) A medida da quantidade de desordem ou incerteza de um conjunto de dados.
c) A media dos valores de saida dos nos folha.
d) O numero total de nos em uma arvore.

Qual e o papel da tecnica de "poda" em Arvores de Decisao?
a) Aumentar o numero de nos na arvore para melhorar a precisao.
b) Remover ramos irrelevantes ou nos que nao contribuem significativamente para a precisao do modelo.
c) Tornar a arvore binaria.
d) Criar arvores balanceadas.

O que caracteriza o criterio "Indice de Gini" em Arvores de Decisao?
a) Mede a quantidade de dados classificados corretamente em um no.
b) Avalia a pureza de um no com base nas classes presentes.
c) Calcula o numero de divisoes feitas em cada no.
d) Estima a variancia dos dados em cada no.