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Gabarito: E - Errado

Na aprendizagem de máquina, as técnicas de regressão são utilizadas principalmente para modelar e analisar relacionamentos entre variáveis e predizer variáveis contínuas de saída. Essas técnicas fazem previsões quantitativas a partir de um conjunto de características de entrada (atributos previsores) em um processo chamado de modelagem preditiva.

Por outro lado, quando o foco é determinar a categoria a que um objeto pertence dentro de um conjunto de dados analisado, estamos lidando com problemas de classificação, uma área dentro do aprendizado de máquina que utiliza diferentes conjuntos de hipóteses e modelos, como árvores de decisão, redes neurais, máquinas de vetores de suporte, entre outros.

Portanto, a alternativa está errada porque confunde as aplicações de técnicas de regressão, que são voltadas para previsão de valores contínuos, com tarefas de classificação que buscam categorizar objetos em classes finitas e distintas.

As técnicas de CLASSIFICAÇÃO utilizam um conjunto finito de hipóteses para, a partir dos atributos previsores, determinar a categoria de um objeto do conjunto de dados analisado.

Só complementando o Tiago.

Exemplos de Classificadores: 

• Árvore de Decisão. 

• Random Forest. 

• k-Nearest Neighbors. 

• Naive Bayes: baseado em probabilidades.

• Regressão Logística. 

• Suporte Vector Machine (SVM).

• Redes Neurais Artificiais.

"O objetivo na regressão é aprender uma função que relacione, ou mapeie, características. Portanto, a função de estimação mapeia os atributos de entrada com os atributos de saída. O que vamos encontrar não será uma reta, mas sim uma curva. Geralmente, o que queremos prever, ou predizer em regressão, são números e não classes. Por isto, a função aqui assume valores em um conjunto infinito e ordenado de valores, enquanto que a função na classificação assume valores em um conjunto discreto não ordenado."

Fonte: Classificação x Regressão https://embarcados.com.br/classificacao-x-regressao/#:~:text=Dizer%20que%20um%20carro%20pertence,tr%C3%A1s%20e%20n%C3%A3o%20para%20frente.

regressao e classififcao sao 2 metodos de aprendizado supervisionado. regressao preve valores continuos; clasificacao é para valores discretos, tendo como output valores absolutos como bom/ruim, sim;nao etc