Questão FC296002
Dois funcionários de uma empresa de crédito discutiam sobre quais algoritmos deveriam usar para ajudar a classificar seus clientes como bons ou maus pagadores. A empresa possui, pa
Bancos de Dados Dimensionais
CESGRANRIO · 2018
Dois funcionários de uma empresa de crédito discutiam sobre quais algoritmos deveriam usar para ajudar a classificar seus clientes como bons ou maus pagadores. A empresa possui, para todos os empréstimos feitos no passado, um registro formado pelo conjunto de informações pessoais sobre o cliente e de como era composta a dívida inicial. Todos esses registros tinham classificações de bons ou maus pagadores, de acordo com o perfil de pagamento dos clientes. A partir desses dados, os funcionários querem construir um modelo, por meio de aprendizado de máquina, que classifique os novos clientes, que serão descritos por registros com o mesmo formato.
A melhor opção, nesse caso, é usar um algoritmo
- supervisionado, como SVM
- supervisionado, como K-means
- não supervisionado, como regressão linear
- não supervisionado, como árvores de decisão
- semi-supervisionado, como redes bayesianas
Mostrar resposta e comentário
Gabarito
A
Comentário do professor
A escolha por um algoritmo de aprendizado supervisionado é natural porque há um conjunto histórico de registros rotulados como bons ou maus pagadores; o modelo aprende a mapear características dos clientes para essas classes a partir desses exemplos.
Um classificador como a SVM é adequado por ser um método de classificação binária que busca um hiperplano que separa as duas classes maximizando a margem entre elas. Isso tende a melhorar a capacidade de generalização.
A SVM também permite o uso do kernel para tratar separabilidade não linear e inclui parâmetros de regularização (ex.: \(C\)) para controlar trade‑off entre erro de treinamento e complexidade do modelo.
Na prática, é necessário pré‑processar variáveis, tratar desequilíbrio de classes e validar com partição treino/teste ou validação cruzada para garantir desempenho confiável no crédito.
Conteúdo do catálogo FC Concursos · Atualizado em