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Em um problema de classificacao, o que acontece quando uma Arvore de Decisao encontra um no com alta entropia?
a) A arvore faz uma decisao imediata, sem mais divisoes.
b) A arvore cria um novo ramo, dividindo o no com base em outra caracteristica.
c) A arvore comeca a podar o no para simplificar a estrutura.
d) A arvore desconsidera o no e retorna a um no anterior.

Questões para o Sucesso

há 2 meses

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rvore de deciso

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há 2 meses

Para entender o que acontece quando uma árvore de decisão encontra um nó com alta entropia, é importante lembrar que a entropia é uma medida de impureza ou incerteza em um conjunto de dados. Um nó com alta entropia indica que os dados estão misturados e não são homogêneos. Analisando as alternativas: a) A árvore faz uma decisão imediata, sem mais divisões. - Isso não é correto, pois um nó com alta entropia indica que ainda há incerteza. b) A árvore cria um novo ramo, dividindo o nó com base em outra característica. - Esta é a resposta correta, pois a árvore de decisão busca reduzir a entropia, criando divisões para melhorar a pureza dos nós. c) A árvore começa a podar o nó para simplificar a estrutura. - Isso não se aplica a um nó com alta entropia, já que a poda é uma técnica utilizada para evitar o overfitting em nós que já estão bem definidos. d) A árvore desconsidera o nó e retorna a um nó anterior. - Isso também não é correto, pois a árvore não ignora nós com alta entropia. Portanto, a alternativa correta é: b) A árvore cria um novo ramo, dividindo o nó com base em outra característica.

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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.

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.

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.

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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.

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.

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.

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a) Nos folha.
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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.

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.

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.