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O Data Mining trabalha com um conjunto de técnicas avançadas e princípios de inteligência artificial para identificar os padrões e associações que os dados refletem, com isso oferecendo conclusões que podem trazer valiosas vantagens a nível de mercado para as empresas.
Reconhecendo o Data Mining (DM) como uma forma de incorporar significado aos dados, propõe-se especificar e desenvolver um Sistema de Informação Executiva para efetuar classificação e segmentação utilizando o DM, mais especificamente técnica de arvore de decisão.
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Mineração de dados pode ser considerada como uma parte do processo de descoberta de conhecimento de banco de dados. Várias tarefas são executadas sobre um BD a fim de descobrir informações relevantes sobre os dados armazenados. Dentre elas: Classificação, Estimativa, Associação, Segmentação (Clustering) e Sumarização.
Para executar tais tarefas, são usadas técnicas de mineração de dados como, por exemplo:
1) Descoberta de regras de associação;
2) Árvores de decisão: é uma árvore na qual cada nó não final executa um teste sobre o dado considerado.
3) Raciocínio baseado em casos (método do vizinho mais próximo);
4) Algoritmos genéticos;
5) Redes neurais artificiais.
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CORRETO
Para classificar um registro CATEGORICAMENTE pode-se utilizar da Árvore Decisão.
Basta pensar assim:
"Tal Registro tem determinada característica que pertencente a registros desse grupo?"
Se sim - Vamos fazer a próxima validação
Se não - Registro não pertence a categoria
Assim você vai descendo a árvore.
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Gabarito Certo
O algoritmo de Árvores de decisão é um pouco diferente dos algoritmos que foram apresentados em artigos anteriores. Isso porque ele gera uma estrutura de árvore que ajuda na classificação e predição das amostras desconhecidas. Com base nos registros do conjunto de treinamento, uma árvore é montada e, a partir desta árvore, pode-se classificar a amostra desconhecida sem necessariamente testar todos os valores dos seus atributos. O algoritmo de classificação por árvores de decisão é considerado um algoritmo supervisionado, pois é necessário saber quais são as classes de cada registro do conjunto de treinamento.
Como o algoritmo monta uma árvore, é necessário antes definir quais são os elementos desta árvore. Para simplificar a explicação do algoritmo, basta pensar em uma árvore como um conjunto de nós que são conectados por ramificações. Basicamente existem três tipos de nós: o nó raiz, que inicia a árvore, os nós comuns que dividem um determinado atributo e geram ramificações e os nós folha que contém as informações de classificação do algoritmo. Já as ramificações possuem todos os valores possíveis do atributo indicado no nó para facilitar a compreensão e interpretação.
A idéia do algoritmo é montar uma árvore onde cada nó indica o teste de um atributo. Os atributos escolhidos para os nós da árvore são chamados de atributos divisores ou atributos teste. A escolha de atributos é feita com base no maior ganho de informação, isto é, na qualidade de classificação do atributo. Deste modo, podemos dizer que o atributo que melhor classificar os dados deve ser escolhido como um nó da árvore. Para facilitar a compreensão, é comum colocar os valores das probabilidades de cada classe dentro do nó.
"Retroceder Nunca Render-se Jamais !"
Força e Fé !
Fortuna Audaces Sequitur !
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CERTO!
As árvores de decisão podem ser utilizadas por aprendizado de máquinas supervisionados, tanto pra regressão linear quanto para a classificação!
Fonte: Prof. Thiago Pádua - Gran cursos
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nishimura wins
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O Data Mining trabalha com um conjunto de técnicas avançadas e princípios de inteligência artificial para identificar os padrões e associações que os dados refletem, com isso oferecendo conclusões que podem trazer valiosas vantagens a nível de mercado para as empresas.
Reconhecendo o Data Mining (DM) como uma forma de incorporar significado aos dados, propõe-se especificar e desenvolver um Sistema de Informação Executiva para efetuar classificação e segmentação utilizando o DM, mais especificamente técnica de arvore de decisão.
Mineração de dados pode ser considerada como uma parte do processo de descoberta de conhecimento de banco de dados. Várias tarefas são executadas sobre um BD a fim de descobrir informações relevantes sobre os dados armazenados. Dentre elas: Classificação, Estimativa, Associação, Segmentação (Clustering) e Sumarização.
Para executar tais tarefas, são usadas técnicas de mineração de dados como, por exemplo:
1) Descoberta de regras de associação;
2) Árvores de decisão: é uma árvore na qual cada nó não final executa um teste sobre o dado considerado.
3) Raciocínio baseado em casos (método do vizinho mais próximo);
4) Algoritmos genéticos;
5) Redes neurais artificiais.
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# Em Data Mining, as árvores de decisão podem ser usadas com sistemas de classificação para atribuir informação de tipo.
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(C)
Outras que ajudam a responder
A descoberta de novas regras e padrões em conjuntos de dados fornecidos, ou aquisição de conhecimento indutivo, é um dos objetivos de data mining.(C)
PF18 Descobrir conexões escondidas e prever tendências futuras é um dos objetivos da mineração de dados, que utiliza a estatística, a inteligência artificial e os algoritmos de aprendizagem de máquina.(C)
PF18 pode-se definir mineração de dados como o processo de identificar, em dados, padrões válidos, novos, potencialmente úteis e, ao final, compreensíveis.(C)
Árvores de decisão e regras de associação são exemplos de algoritmos de data mining.(C)
As ferramentas de Data Mining permitem ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados. Esses tipos de ferramentas podem utilizar técnicas avançadas de computação como redes neurais, algoritmos genéticos e lógica nebulosa, dentre outras.(C)
A finalidade do uso do data mining em uma organização é subsidiar a produção de afirmações conclusivas acerca do padrão de comportamento exibido por agentes de interesse dessa organização.(C)
O uso prático de data mining envolve o emprego de processos, ferramentas, técnicas e métodos oriundos da matemática, da estatística e da computação, inclusive de inteligência artificial.(C)
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Certo
Árvores de decisão: baseiam-se numa análise que trabalha testando automaticamente todos os valores do dado para identificar aqueles que são fortemente associados com os itens de saída selecionados para exame.
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GABARITO CORRETO!
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Semelhante ao algoritmo ID3, que também pode utilizar decisão binária.
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linda essa questão:
Árvores de decisão: cada nó não final executa um teste.
gabarito.: certo.
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Árvores de Decisão são basicamente uma representação gráfica das regras de classificação. Elas demonstram visualmente as condições e as probabilidades para se chegar a algum resultado.
Também chamada estratificação esse algoritmo é capaz de classificar dados dentre um conjunto finito de classes – com base em valores de entrada e em formato de diagramas.
A Estratificação permite determinar as regras para direcionar cada caso a uma categoria já existente, separando em níveis diferentes
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CERTO
ÁRVORE DE DECISÃO
- pode ser usada com sistemas de CLASSIFICAÇÃO. (agrupa e atribui classes para objetos similares - homogêneos)
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As árvores de decisão são utilizadas para aprendizado supervisionado, podendo ser empregadas na classificação para separar os dados em classes (ou tipos) distintas. Correto!
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As árvores de decisão são utilizadas para aprendizado supervisionado, podendo ser empregadas na classificação para separar os dados em classes (ou tipos) distintas. Correto!