Acerca dos modelos preditivos probabilísticos para aprendiza...

I. O uso de algoritmos baseados no teorema de Bayes pode ser aplicado quando os dados disponíveis estão incompletos ou imprecisos.

• Verdadeiro. Algoritmos baseados no teorema de Bayes, como o Naive Bayes, são robustos e podem lidar com dados incompletos ou imprecisos, desde que as probabilidades sejam estimadas de forma adequada.

II. O classificador naive Bayes assume a hipótese de que os valores dos atributos de um exemplo são dependentes de sua classe.

• Falso. O classificador Naive Bayes assume que os atributos são condicionalmente independentes dada a classe, ou seja, os valores dos atributos são independentes entre si dada a classe. Portanto, a afirmação está incorreta, pois ela sugere que os atributos são dependentes da classe, o que não é o caso.

III. As redes bayesianas utilizam o conceito de independência condicional entre variáveis.

• Verdadeiro. As redes bayesianas são modelos gráficos que representam as dependências condicionais entre variáveis. Elas utilizam o conceito de independência condicional para simplificar a representação das relações probabilísticas entre as variáveis.

Fonte: DeepSeek