Questão FC266270
Os modelos preditivos são algoritmos de aprendizado de máquina projetados para analisar dados históricos e identificar padrões ou relações entre variáveis que possam ser usados par
Inteligência Artificial (IA)
IDECAN · 2024
Os modelos preditivos são algoritmos de aprendizado de máquina projetados para analisar dados históricos e identificar padrões ou relações entre variáveis que possam ser usados para fazer previsões sobre eventos futuros ou tomar decisões automatizadas. Entre eles, há um modelo que tenta classificar cada amostra de um conjunto de dados avaliando sua distância em relação aos vizinhos mais próximos. Nesse modelo, se os vizinhos mais próximos forem majoritariamente de uma classe, a amostra em questão será classificada nesta categoria. É correto afirmar que o modelo é o
- Random Forest.
- SVM.
- Redes Neurais.
- KNN.
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Gabarito
D
Comentário do professor
KNN (k-Nearest Neighbors) é um algoritmo de classificação que atribui a classe de uma amostra com base na classe dos seus vizinhos mais próximos.
É um método lazy learning: não aprende um modelo global, apenas armazena os dados e usa medidas de distância (ex.: distância Euclidiana \(d(x,y)=\sqrt{\sum_i(x_i-y_i)^2}\)) para localizar os k pontos mais próximos.
O rótulo final é definido por votação majoritária entre esses k vizinhos; em variações, os votos podem ser ponderados por \(w_j=1/d_j\) para favorecer vizinhos mais próximos.
O valor do parâmetro k controla bias-variância: k pequeno é sensível a ruído; k grande suaviza fronteiras. Empregar normalização das features é crucial quando escalas diferem.
Pontos fracos incluem custo computacional e necessidade de armazenar todo o conjunto de treinamento, mas sua simplicidade e eficácia em problemas bem comportados o tornam amplamente usado.
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