Questões de Concurso Para ipea

A biblioteca Scikit-Learn emprega o algoritmo Classification And Regression Tree (CART) para treinar Árvores de Decisão. O algoritmo CART baseia-se na recursividade e na estratégia de divisão binária para construir uma árvore de decisão. Inicialmente, a árvore é representada por um único nó, que contém todos os dados de treinamento. A cada passo, o algoritmo busca a melhor maneira de dividir o conjunto de dados. A recursividade continua até que uma condição de parada seja atendida, como atingir uma profundidade máxima da árvore. Uma vez construída a árvore, a fase de predição ocorre ao percorrer a estrutura da árvore de acordo com as condições estabelecidas nos nós, levando a uma predição (inferência) para uma determinada entrada.
Considerando-se que n corresponde ao número de features e m ao número de instâncias, qual é a complexidade computacional assintótica de predição para árvores de decisão treinadas com o algoritmo CART?

As árvores de decisão são um modelo de aprendizado de máquina que opera por meio da construção de uma estrutura em forma de árvore para tomar decisões e que oferece uma compreensão clara da lógica de decisão e da hierarquia de características que contribuem para as predições finais. Elas são versáteis e podem ser usadas tanto para tarefas de classificação quanto para as de regressão.
Nesse contexto, considere a construção de uma árvore de regressão usando a classe DecisionTreeRegressor do ScikitLearn e seu treinamento em um conjunto de dados quadrático com max_depth=2, conforme mostrado a seguir:

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
tree_reg = DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
tree_reg.fit(X, y)

A árvore resultante é representada na Figura a seguir.




GÉRON, A. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniquesto Build Intelligent Systems. 2 ed. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, Inc.: 2019, p. 183.

Considerando-se o cenário apresentado e que se deseja fazer uma predição para uma nova instância, com x1 = 0.6, qual será o valor predito?

Em uma nota técnica publicada em 2022 pelo Ipea, sobre população em situação de rua, foi utilizada a técnica de análise de componente principal (PCA).
Na análise por PCA, a primeira componente principal de um conjunto de dados representa a

Em uma nota técnica do Ipea sobre emprego público nos governos subnacionais brasileiros, no ano de 2016, aparece menção sobre o fato de as bases utilizadas possuirem outliers, ou valores atípicos.
A construção de um modelo preditivo a partir dos dados dessas bases, usando árvores aleatórias, Random Forests,  

Alguns trabalhos publicados como notas técnicas pelo Ipea se utilizam do método de classificação denominado de Bayes Ingênuo.
No contexto do classificador Bayesiano Ingênuo, Naive Bayes, a ingenuidade do modelo é caracterizada pela(o)