Existem algumas técnicas utilizadas em Data mining, para fin...
Gabarito comentado
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A alternativa correta é a letra D - regressão.
No contexto de Data Mining, a regressão é utilizada para prever valores contínuos. Por exemplo, prever o preço de uma casa com base em suas características como tamanho, localização e idade é um problema de regressão. O objetivo é encontrar uma função matemática que, ao ser aplicada sobre as características de entrada, produza a melhor estimativa possível para o valor de saída.
Essa técnica difere das outras mencionadas nas alternativas incorretas. Associação busca por regras que expressam padrões frequentes entre os dados; Classificação e Árvore de Decisão são direcionadas para a predição de uma classe ou categoria para uma entrada; e Exploração não é um termo comumente associado a uma técnica específica em Data Mining.
O uso da regressão é fundamental quando o resultado esperado é quantitativo e contínuo, o que a torna adequada para previsões e análises de tendências em diversas áreas, como economia, biologia, engenharia, entre outras. Existem vários tipos de regressão, como linear, múltipla e logística, cada uma adequada para diferentes tipos de problemas de previsão.
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Regressão: Dado um conjunto de dados, regressão é a análise da dependência do valor de alguns atributos sobre os valores de outros atributos no mesmo conjunto, e a produção automática de um modelo que consegue prever os valores dos atributos para outros registos.
http://www.leg.ufpr.br/lib/exe/fetch.php/projetos:dataminingcomr.pdf
Falou em PREVER VALORES pode marcar REGRESSÃO
A regressão é uma aplicação especial da regra de classificação. Se uma regra de classificação é considerada uma função sobre as variáveis, que mapeia essas variáveis em uma variável de classe de destino, a regra é denominada regra de regressão. Uma aplicação geral da regressão ocorre quando, em vez de mapear uma tupla de dados de uma relação para uma classe específica, o valor de uma variável é previsto com base nessa tupla.
Navathe
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