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#3537154

As Árvores de Decisão são algoritmos de aprendizagem supervisionada usados para classificação e regressão, modelando decisões com base em regras derivadas dos dados. Elas são amplamente utilizadas em diversas áreas, como saúde, finanças e análise de risco.
Como exemplo, considere a Árvore de Decisão (fictícia), a seguir, que classifica pacientes com base no risco de ter um infarto. As decisões são feitas com base em três critérios: idade, peso e se é fumante, ou não.




Em relação ao funcionamento das Árvores de Decisão, assinale a alternativa que descreve seu princípio de operação e comportamento na modelagem de dados.

  • A complexidade da árvore pode ser ajustada para evitar overfitting, garantindo um modelo mais generalizável para novos dados.
  • As Árvores de Decisão sempre resultam em classificações 100% precisas, pois seguem um conjunto fixo de regras baseadas em dados históricos.
  • As Árvores de Decisão não podem ser usadas para classificação, apenas para problemas de regressão numérica.
  • As decisões tomadas pela árvore são baseadas em cálculos probabilísticos de redes neurais profundas.
  • Quanto mais profunda for a árvore, melhor será seu desempenho, pois ela sempre aprende melhor os padrões dos dados.
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