A mineração de dados consiste em métodos, ferramentas e téc...

Vamos analisar a questão e entender o motivo pelo qual a alternativa correta é a A - Árvores de decisão.

A questão aborda um conceito fundamental de mineração de dados, que envolve a extração de informações úteis a partir de grandes conjuntos de dados. Especificamente, pergunta sobre um método que classifica instâncias em categorias previamente definidas com base em suas características ou atributos.

A alternativa correta é a A - Árvores de decisão, vamos entender o porquê:

Árvores de decisão são estruturas de dados utilizadas para tomar decisões baseadas nas características dos dados. Cada nó da árvore representa uma decisão com base em um atributo, e os ramos representam os resultados possíveis dessa decisão. O objetivo final é classificar cada instância em uma categoria previamente definida. Este método é amplamente utilizado em problemas de classificação por sua simplicidade e eficácia.

Agora, vamos analisar as alternativas incorretas:

B - Clusterização: Este método agrupa instâncias em clusters ou grupos baseados na similaridade de suas características, sem categorias pré-definidas. A diferença crucial é que a clusterização é uma técnica de aprendizado não supervisionado, enquanto a questão pede um método de classificação supervisionada.

C - Associação: Trata-se de identificar padrões ou regras de associação entre os atributos dos dados. Um exemplo clássico é a análise de cestas de compras, onde se identificam produtos frequentemente comprados juntos. Este método não é focado na classificação de instâncias em categorias específicas.

D - Regressão: A regressão é usada para predizer um valor contínuo com base em um ou mais atributos, como prever o preço de uma casa com base no tamanho, localização, etc. Embora seja uma técnica de aprendizado supervisionado, seu objetivo não é classificar instâncias em categorias, mas sim prever valores numéricos.

Portanto, tendo em vista a definição e objetivo de cada método, a alternativa que melhor corresponde ao enunciado da questão é a A - Árvores de decisão.

Espero que esta explicação tenha facilitado sua compreensão do tema. Se tiver mais dúvidas, sinta-se à vontade para perguntar!

A classificação de dados é uma área fundamental na mineração de dados, e tem como objetivo categorizar ou agrupar dados em diferentes classes ou categorias com base em determinadas características ou atributos. Existem várias abordagens para a classificação de dados, e vou apresentar algumas delas:

1. **Árvores de Decisão**: Uma árvore de decisão é uma estrutura hierárquica que usa regras de decisão para classificar os dados. Cada nó interno da árvore representa um teste em um atributo, enquanto cada folha representa uma classe ou categoria¹.

2. **Regressão Logística**: A regressão logística é uma técnica estatística que modela a relação entre um conjunto de variáveis independentes e uma variável dependente categórica. Ela é comumente usada para a classificação binária, onde a variável dependente tem apenas duas classes.

3. **Redes Neurais Artificiais**: As redes neurais artificiais são modelos matemáticos inspirados no funcionamento do cérebro humano. Elas são compostas por unidades chamadas neurônios artificiais, que estão conectadas entre si e realizam operações matemáticas para processar os dados de entrada e gerar uma saída.

4. **Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)**: As máquinas de vetores de suporte mapeiam os dados em um espaço dimensional superior, onde eles podem ser separados por um hiperplano. Elas são especialmente eficazes quando há uma margem clara entre as classes.

Portanto, a resposta correta para a sua pergunta é: **Árvores de Decisão**. Elas são amplamente utilizadas na classificação de dados e oferecem uma maneira intuitiva de representar as decisões tomadas com base nas características dos dados¹. Espero que esta explicação tenha sido útil!

Origem: conversa com o Bing, 12/05/2024

(1) Classificação de dados: Abordagens e modelos em mineração de dados. https://awari.com.br/classificacao-de-dados-abordagens-e-modelos-em-mineracao-de-dados/.

(2) Técnica de mineração de dados: uma revisão da literatura. https://www.scielo.br/j/ape/a/Lzj9vW6Fp4QVdXyNKhmtfvv/.

(3) Mineração de Dados: classificação - Aula 18 - UFOP. http://professor.ufop.br/sites/default/files/janniele/files/aula18.pdf.

árvore de decisão utiliza a técnica de estratificação para criar regras dentro de categorias diferentes e se trata de uma técnica de CLASSIFICAÇÃO (supervisionado = dados são previamente definidos/conhecidos)

A) Árvores de decisão.

Explicação: As árvores de decisão são um método de mineração de dados utilizado para classificar instâncias em categorias previamente definidas com base em suas características ou atributos. Esse método constrói um modelo de decisão em forma de uma árvore, onde cada nó interno representa uma decisão baseada em um atributo, e cada ramo representa o resultado dessa decisão. As folhas da árvore representam as categorias finais em que as instâncias são classificadas.

B) Clusterização: É um método que agrupa dados em clusters ou grupos baseados na similaridade entre eles, sem categorias pré-definidas.

C) Associação: Refere-se à identificação de padrões frequentes e regras de associação entre conjuntos de itens em grandes bases de dados, como "se o item A for comprado, o item B também será comprado".

D) Regressão: É um método utilizado para prever valores contínuos, como preços ou temperaturas, com base em um conjunto de variáveis independentes. A regressão não classifica instâncias em categorias, mas prevê valores numéricos.

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