SóProvas


ID
1356526
Banca
FUNCAB
Órgão
MDA
Ano
2014
Provas
Disciplina
Banco de Dados
Assuntos

Nos processos de Data Mining, a partir de uma massa de dados, uma técnica estatística cria e organiza regras de classificação em formato de diagramas, que vão ordenar suas observações ou predizer resultados futuros. Uma das abordagens empregadas nessa técnica é a estratificação, que determina regras para que se possa designar cada caso a uma dentre várias categorias existentes, como, por exemplo, classificar um cliente tomador de crédito em um grupo de elevado, médio ou baixo risco.

Essa técnica estatística é denominada:

Alternativas
Comentários
  • Encontrei um texto bacana falando do assunto:

    "Classificações
    As técnicas de classificação podem ser supervisionadas e não-supervisionadas. São usadas para prever valores de variáveis do tipo categóricas. Pode-se, por exemplo, criar um modelo que classifica os clientes de um banco como especiais ou de risco, um laboratório pode usar sua base histórica de voluntários e verificar em quais indivíduos uma nova droga pode ser melhor ministrada. Em ambos os cenários um modelo é criado para classificar a qual categoria um certo registro pertence: especial ou de risco, voluntários A, B ou C.
    Árvores de Decisão (Decision Trees) O método de classificação por Árvore de Decisão, funciona como um fluxograma em forma de árvore, onde cada nó (não folha) indica um teste feito sobre um valor (por exemplo, idade > 20). As ligações entre os nós representam os valores possíveis do teste do nó superior, e as folhas indicam a classe (categoria) a qual o registro pertence. Após a árvore de decisão montada, para classificarmos um novo registro, basta seguir o fluxo na árvore (mediante os testes nos nós não-folhas) começando no nó raiz até chegar a uma folha. Pela estrutura que formam, as árvores de decisões podem ser convertidas em Regras de Classificação.
    O sucesso das árvores de decisão, deve-se ao fato de ser uma técnica extremamente simples, não necessita de parâmetros de configuração e geralmente tem um bom grau de assertividade. Apesar de ser uma técnica extremamente poderosa, é necessário uma análise detalhada dos dados que serão usados para garantir bons resultados. Quinlan [67] apresenta diversas técnicas para reduzir a complexidade das árvores de decisão geradas. Em um artigo recente Yang et al. [90] apresentam um algoritmo para extrair regras acionáveis, ou seja, regras que são realmente úteis Mineração de Dados: Conceitos, Tarefas, Métodos e Ferramentas para a tomada de decisões
    ."

  • Gab: C

    Uma das abordagens empregadas da técnica de árvore de decisão é a estratificaçãoque determina regras para que se possa designar cada caso a uma dentre várias categorias existentes, como, por exemplo, classificar um cliente tomador de crédito em um grupo de elevado, médio ou baixo risco.

    Questão semelhante:

    Ano: 2020 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: Ministério da Economia Prova: CESPE / CEBRASPE - 2020 - Ministério da Economia - Tecnologia da Informação - Ciência de Dados No que se refere à mineração de dados, julgue o item a seguir. Estratificação é a abordagem da técnica de árvore de decisão que determina as regras para direcionar cada caso a uma categoria já existente. Certo

  • Não confundir:

    Árvore geradora mínima --> Teoria dos grafos

    Árvore de decisão --> Estratificação

    Dica:

    Geradora = Grafos

    Decisão = Estratificação