Questões de Concurso Público Petrobras 2022 para Ciência de Dados

Uma árvore de decisão representa um determinado número de caminhos possíveis de decisão e os resultados de cada um deles, apresentando muitos pontos positivos, ou seja, são fáceis de entender e interpretar. Elas têm processo de previsão completamente transparente e lidam facilmente com diversos atributos numéricos, assim como atributos categóricos, podendo até mesmo classificar dados sem atributos definidos.
De acordo com os aspectos construtivos de uma árvore de decisão, julgue o item a seguir.


A entropia de uma árvore de decisão aborda o aspecto da quantidade de informações que está associada às respostas que podem ser obtidas às perguntas formuladas, representando o grau de incerteza associado aos dados.

As máquinas de vetores de suporte (SVMs) são originalmente utilizadas para a classificação de dados em duas classes, ou seja, na geração de dicotomias. Nas SVMs com margens rígidas, conjuntos de treinamento linearmente separáveis podem ser classificados. Acerca das características das SVMs com margens rígidas, julgue o item a seguir. 

Um conjunto linearmente separável é composto por exemplos que podem ser separados por pelo menos um hiperplano. As SVMs lineares buscam o hiperplano ótimo segundo a teoria do aprendizado estatístico, definido como aquele em que a margem de separação entre as classes presentes nos dados é minimizada.

Os modelos ditos fracos, também chamados modelos de base, muitas vezes são combinados com o objetivo de se construir um modelo mais forte, no qual a variância e o viés atinjam equilíbrio satisfatório. Esse procedimento, denominado ensembles, é muito utilizado em ciência de dados e aprendizado de máquinas. Quanto às formas de ensembles, julgue o próximo item. 


O ensemble denominado bagging tem como foco principal a redução do viés e não da variância, treinando-se os modelos em sequência, tal que os erros dos primeiros modelos treinados são utilizados para o ajuste nos pesos matemáticos dos próximos modelos. 

Os algoritmos de aprendizado supervisionado partem de um conjunto de dados rotulados para fazer previsões sobre novos dados não rotulados. O Python scikit-learn é uma biblioteca de código aberto utilizada para codificações de rotinas em aprendizado de máquina supervisionado; ela oferece ainda uma série de ferramentas utilizadas no ajuste de modelos e no pré-processamento de dados, para a seleção e avaliação de modelos.

Tendo como referência essas informações, julgue o item a seguir.

No código a seguir,  DecisionTreeClassifier é um classificador que recebe como entrada dois arrays: um array X, de valores inteiros, contendo os rótulos de classe para as amostras de treinamento; e um array Y,esparso ou denso, contendo as amostras de treinamento.

>>> from sklearn import tree

>>> X = [[0, 0], [1, 1]]

>>> Y = [0, 1]

>>> clf = tree.DecisionTreeClassifier()

>>> clf = clf.fit(X, Y)

Os algoritmos de aprendizado supervisionado partem de um conjunto de dados rotulados para fazer previsões sobre novos dados não rotulados. O Python scikit-learn é uma biblioteca de código aberto utilizada para codificações de rotinas em aprendizado de máquina supervisionado; ela oferece ainda uma série de ferramentas utilizadas no ajuste de modelos e no pré-processamento de dados, para a seleção e avaliação de modelos.

Tendo como referência essas informações, julgue o item a seguir.

SVC, NuSCV e LinearSVC são classes do scikit-learn capazes de realizar classificação binária e multiclasse em um conjunto de dados.