Questão 99 · Informática: Inteligência artificial e ciência de dados
Julgue os itens a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda.
Random forests fornecem pontuações de distância euclidiana entre os recursos que podem ser usadas para compreender a importância relativa de cada recurso na previsão.
Julgue o item:
Gabarito: ERRADO
Gabarito definitivo divulgado pela banca Cebraspe (CTI 2024).
Comentário
Gabarito: ERRADO.
O item erra ao atribuir ao algoritmo de Random Forest o cálculo de importância de variáveis com base em "distância euclidiana".
Random Forest é um algoritmo de aprendizagem supervisionada fundamentado em um comitê (ensemble) de árvores de decisão. A mensuração da importância de cada variável (feature importance) na previsão é calculada por critérios estatísticos de partição de nós, tais como a diminuição média da impureza (Mean Decrease Impurity, baseada no índice de Gini ou na entropia) ou a perda de exatidão por permutação (Permutation Feature Importance). A distância euclidiana é métrica típica de algoritmos espaciais baseados em vizinhança geométrica, a exemplo do KNN (K-Nearest Neighbors) e do K-Means.
Dica: Árvores de decisão e comitês de árvores avaliam impureza e ganho de informação (Gini/Entropia); distâncias geométricas (euclidiana, Manhattan) pertencem ao domínio de modelos como KNN e K-Means.
Fundamentos: Fundamentos de Aprendizado de Máquina: Random Forest e Feature Importance
Comentário gerado pela Cravei IA a partir do enunciado e do gabarito definitivo divulgado pela banca, e conferido por uma verificação automática. A IA pode errar: o gabarito oficial sempre prevalece.
Fonte: prova Cebraspe CTI 2024 (Diversos cargos), questão 99, com o gabarito definitivo da banca. Comentário: Equipe Cravei · como fazemos e revisamos.