Questão Q1090451

Classificação é uma importante tarefa utilizada na etapa de mineração de dados, que tem como uma de suas características básicas

Alternativas

construir seus modelos de enquadramento, a partir de um conjunto de dados contínuos.

poder ser implementada por algoritmos estáveis e de significativa eficácia, tais como C4.5, classificadores bayesianos ou K-Prototypes.

ser um método de aprendizado de máquina não supervisionado, observando o teorema NFL – No Free Lunch.

ter a sua eficácia avaliada por uma métrica denominada suporte, que indica quantas vezes um item de dado foi corretamente classificado.

ter como seu primeiro processo o aprendizado de uma função de mapeamento y = f(X), que associa uma ocorrência de dados X em uma classe y.

Comentários

Algoritmos K-Prototypes são usandos para a técnica de Clusterização e não de Classificação.
Em um processo de mineração de dados, a classificação está especificamente voltada à atribuição de uma das classes pré-definidas pelo analista a novos fatos ou objetos submetidos à classificação. Essa técnica pode ser utilizada tanto para entender dados existentes quanto para prever como novos dados irão se comportar [Euriditionhome, 2004].
c4.5 - avore de decisao https://en.wikipedia.org/wiki/C4.5_algorithm
Gabarito: E.

Comentário quanto à alternativa D:

Suporte é a frequência que um conjunto de itens específicos ocorre dentro do banco de dados. Não está ligado à classificação, e sim a associação.

Qualquer equívoco, mandem uma mensagem que retifico o comentário.

Bons estudos!
Erro da C -
Segundo o teorema NFL (No Free Lunch Theorem), não existe um algoritmo de aprendizado que seja superior a todos os demais quando considerados todos os problemas de Classificação possíveis. Isto significa que, a cada nova aplicação envolvendo a tarefa de Classificação, os algoritmos disponíveis devem ser experimentados a fim de identificar aqueles que obtêm melhor desempenho

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