Considere que um analista da Prefeitura de Rio Branco neces...

A alternativa correta é a Alternativa D - Máquina de Vetores de Suporte (SVM, do inglês Support Vector Machine).

Vamos entender por quê:

Na questão, é mencionado que o conjunto de dados a ser analisado é linearmente separável. Isso significa que é possível traçar uma linha reta (ou hiperplano em dimensões superiores) que divida as classes de dados de maneira clara. O algoritmo Máquina de Vetores de Suporte é muito eficaz para esse tipo de problema. Ele busca a linha de separação (hiperplano) que maximiza a margem entre as diferentes classes, garantindo uma boa generalização dos dados.

Além disso, a questão menciona o uso de um kernel. Os kernels são utilizados em SVM para lidar com dados que não são linearmente separáveis em sua forma original, permitindo que eles sejam transformados para um espaço de maior dimensão onde a separação linear é possível. Portanto, o uso de SVM com kernel é apropriado para lidar com a característica descrita no problema.

Agora, vejamos por que as outras alternativas estão incorretas:

A - Árvore de decisão: Árvores de decisão são modelos que dividem os dados em subconjuntos com base em características dos dados, criando uma estrutura de árvore. Elas não utilizam kernéis e são mais indicadas para problemas onde a relação entre as variáveis não precisa ser linearmente separável.

B - K-means: K-means é um algoritmo de agrupamento, não de classificação, e não utiliza kernéis. Ele agrupa dados em k clusters com base na proximidade dos dados em relação ao centro de cada cluster. Não é adequado para o problema apresentado, que é de classificação com dados linearmente separáveis.

C - Regressão logística: A regressão logística é utilizada para problemas de classificação binária e não utiliza kernéis. Ela modela a probabilidade de uma classe baseada na função logística, sendo mais apropriada para dados que seguem uma distribuição linear, mas sem transformação de espaço via kernel.

Em resumo, a Máquina de Vetores de Suporte é a escolha ideal quando se trata de dados linearmente separáveis e quando se deseja aplicar um kernel para melhorar a separação em um espaço dimensional maior. Isso faz dela a melhor opção entre as alternativas apresentadas.

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O algoritmo adequado para classificar dados linearmente separáveis usando um kernel é a máquina de vetores de suporte (SVM). O SVM é projetado para encontrar um hiperplano que separa as classes de dados e pode ser extendido para casos não linearmente separáveis por meio do uso de funções kernel.

• Aplicações: Reconhecimento de imagem, detecção de spam, bioinformática (ex.: classificação de genes).

Vamos analisar as outras alternativas:

As árvores de decisão são usadas para classificação e regressão, mas não utilizam kernels. Elas dividem os dados em subgrupos com base em perguntas sobre os atributos, não são apropriadas para aplicar um kernel.

Aplicações: Análise de risco de crédito, diagnóstico médico, sistemas de recomendação.

O k-means é um algoritmo de clustering (agrupamento) e não um algoritmo de classificação. Ele organiza os dados em grupos, mas não utiliza kernels nem é adequado para problemas de classificação.

A regressão logística é um modelo estatístico usado para previsão de probabilidades e classificação binária. Embora possa lidar com dados linearmente separáveis, ela não utiliza kernels para transformações não lineares dos dados.

Dado que o conjunto de dados é linearmente separável e o analista deseja usar um kernel para lidar com essa característica, a alternativa correta é:

D. Máquina de vetores de suporte.