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Alternativa correta: C - Regressão Linear – Regressão Logística.

A Regressão Linear é uma técnica estatística que busca modelar a relação entre uma variável dependente contínua e uma ou mais variáveis preditoras (explicativas). Este método assume uma relação linear entre as variáveis. Portanto, é adequado para situações onde a variável de resposta (ou dependente) pode ser aproximada pela soma ponderada das variáveis explicativas.

Por outro lado, a Regressão Logística é utilizada quando a variável de resposta é categórica, comumente binária, como "sim" ou "não", "sucesso" ou "fracasso". Ela estima a probabilidade de uma ocorrência dos eventos em questão, baseando-se nas variáveis de entrada. Diferentemente da Regressão Linear, a Regressão Logística não assume uma relação linear entre as variáveis e faz uso da função logística (ou sigmoidal) para modelar a probabilidade da variável dependente.

Os demais métodos mencionados nas alternativas são técnicas de aprendizado de máquina que têm propósitos e mecânicas distintas. Por exemplo, Redes Neurais Recorrentes e Convolucionais são modelos de deep learning adequados para dados temporais e de processamento de imagens, respectivamente. Random Forest é um método de ensemble para classificação e regressão. K-Means é um algoritmo de clusterização. K-Nearest Neighbors é um método de classificação baseado na proximidade das instâncias de treino. Support Vector Machine (SVM) é um classificador que busca a melhor margem de separação entre as classes.

Assim, somente a opção C apresenta método estatístico e técnica de machine learning correspondentes à descrição do enunciado, sendo a opção correta para preencher as lacunas.

✅Gabarito(C)

A regressão linear é uma técnica de análise de dados que prevê o valor de dados desconhecidos usando outro valor de dados relacionado e conhecido. Ele modela matematicamente a variável desconhecida ou dependente e a variável conhecida ou independente como uma equação linear. Por exemplo, suponha que você tenha dados sobre suas despesas e receitas do ano passado. As técnicas de regressão linear analisam esses dados e determinam que suas despesas são metade de sua renda. Eles então calculam uma despesa futura desconhecida reduzindo pela metade uma renda futura conhecida.

A regressão logística é uma técnica de análise de dados que usa matemática para encontrar as relações entre dois fatores de dados. Em seguida, essa relação é usada para prever o valor de um desses fatores com base no outro. A previsão geralmente tem um número finito de resultados, como sim ou não. Por exemplo, digamos que você deseje adivinhar se o visitante do seu site clicará no botão de finalização de compra no carrinho de compras ou não. A análise de regressão logística analisa o comportamento anterior do visitante, como o tempo gasto no site e o número de itens no carrinho. Ela determina que, anteriormente, se os visitantes passassem mais de cinco minutos no site e adicionassem mais de três itens ao carrinho, eles clicavam no botão de finalização de compra. Usando essas informações, a função de regressão logística pode prever o comportamento de um novo visitante do site.

Fonte: https://aws.amazon.com/pt/what-is/logistic-regression/

https://aws.amazon.com/pt/what-is/linear-regression/

Falou em estatistica e dependência de variáveis é logistica