Questões de Estatística para Concurso

Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest. 

O algoritmo de classificação Naive Bayes pode ser utilizado para o cálculo da probabilidade de ocorrência de um evento, com base em probabilidades obtidas em eventos numéricos passados, e, por isso, não pode ser empregado em atividades de classificação textual.

Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest. 

Random forest é um algoritmo de classificação que permite a realização de mineração dos dados por meio da criação de estruturas de aprendizagem a partir de uma base de dados na qual se utiliza uma única árvore de decisão para a classificação dos dados.

Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest. 

Naive Bayes é um algoritmo de classificação baseado na aprendizagem por reforço, em que um agente realiza uma ação e recebe uma recompensa de acordo com o resultado dessa ação por meio da implementação do teorema de Bayes, com o objetivo de encontrar a probabilidade a posteriori. 

Julgue o próximo item, relativo a Naive Bayes e random forest. 

Tamanho do nó, número de árvores e número de recursos amostrados, ou número de preditores amostrados, são parâmetros de algoritmos random forest. 

No que diz respeito ao estimador hipotético T_n  do parâmetro λ, julgue o seguinte item.

Se n = 10, então o erro quadrático médio de T_n  será igual a λ²/10.