Questão 85 · Informática: Inteligência artificial e ciência de dados

Gabarito: CERTO.

O item está correto ao descrever o funcionamento e os benefícios do algoritmo Random Forest no contexto do aprendizado supervisionado.

1. Aprendizado Supervisionado: Random Forest é, de fato, um algoritmo de aprendizado supervisionado, pois ele aprende a partir de um conjunto de dados rotulados (com entradas e saídas conhecidas) para fazer previsões em novos dados.
2. Múltiplas Árvores de Decisão: A essência do Random Forest é a construção de um grande número de árvores de decisão independentes. Cada árvore é treinada em uma amostra aleatória dos dados de treinamento e em um subconjunto aleatório das características (variáveis).
3. Melhora da Precisão: Ao combinar as previsões de múltiplas árvores (por votação para classificação ou média para regressão), o Random Forest tende a ser mais preciso do que uma única árvore de decisão.
4. Redução do Overfitting: O uso de múltiplas árvores, treinadas em subconjuntos aleatórios de dados e características, ajuda a reduzir o risco de overfitting (quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento e não generaliza bem para novos dados). A diversidade entre as árvores contribui para um modelo mais robusto e generalizável.

Dica: O Cebraspe frequentemente explora as características de algoritmos de Machine Learning, como a distinção entre aprendizado supervisionado e não supervisionado, e as vantagens de métodos de ensemble (como Random Forest e Boosting) em relação a modelos mais simples.