Questão 44 — Data Mining — Árvore de Decisão (Banco de Dados) — Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM) · Marinha do Brasil 2022

Banco de Dados Data Mining — Árvore de Decisão

Serviço de Seleção do Pessoal da Marinha (SSPM) 2022

Marinha do Brasil · Quadro Técnico do Corpo Auxiliar da Marinha (CP-T) — Informática · Caderno Amarela

Gabarito disponível

Dentro das técnicas estatísticas empregadas no processo de data mining, sobre o emprego da técnica de árvore de decisão, segundo Barbieri (2011), a abordagem de:

Selecione uma alternativa A) segmentação é responsável pela divisão dos dados em duas partes, a partir de um elemento inicial, permitindo balancear os dados, dentre as várias categorias existentes. B) segmentação utiliza algoritmos de agrupamento para determinação de regras, com base em eventos passados, utilizando suas características em comum, dentre as várias categorias existentes. C) estratificação é responsável pela determinação de regras para que se possa designar cada caso a uma dentre várias categorias existentes, como, por exemplo, classificar um cliente tomador de crédito em grupo de risco elevado, risco médio, risco baixo. D) ampliação de dados realiza o preenchimento de lacunas, quando há falta de variáveis em um processo. É possível a utilização de técnicas avançadas para identificar quais nós têm mais influência sobre a resposta, preenchendo por similaridade, de forma a melhorar o volume de variáveis em estudo e, consequentemente, sua análise. E) predição é responsável pela prevenção de falhas com base nos eventos ocorridos anteriormente, permitindo, assim, a configuração da árvore de decisão com maior segurança dos dados.

Resolução comentada

A árvore de decisão por estratificação determina regras para designar cada caso a uma categoria.

Segundo Barbieri, na árvore de decisão a estratificação (classificação) define regras para atribuir cada caso a uma entre várias categorias. Um exemplo é classificar o tomador de crédito em risco alto, médio ou baixo.

Análise das alternativas

A e B descrevem a segmentação de forma incorreta, pois a segmentação não é divisão em duas partes nem uso de agrupamento. D) 'Ampliação de dados' não é abordagem da árvore de decisão. E) A predição estima valores futuros, não previne falhas nem configura a árvore.

Referência: Barbieri (2011); data mining.

Resolução comentada do VaiConcursos.