Questão FC369898
Uma organização ambiental está buscando prever o fluxo de água em um rio baseado em dados históricos de precipitação e outros fatores climáticos. A análise envolve a captura de rel
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2024
Uma organização ambiental está buscando prever o fluxo de água em um rio baseado em dados históricos de precipitação e outros fatores climáticos. A análise envolve a captura de relações complexas entre múltiplas variáveis para melhorar a precisão das previsões. Para isso, a organização deve adotar, como modelo de machine learning,
- a Regressão Linear Simples, porque é eficaz na previsão de valores futuros ao encontrar grupos naturais dentro dos dados.
- as Redes Neurais Artificiais, porque são utilizadas para modelar a relação linear entre uma variável dependente e uma variável independente.
- o Random Forest, porque combina múltiplas árvores de decisão para melhorar a precisão e capturar relações complexas.
- o K-means Clustering, porque reduz a dimensionalidade dos dados mantendo a variabilidade.
- a Análise de Principais Componentes, porque é uma técnica de agrupamento que identifica grupos naturais dentro dos dados.
Mostrar resposta e comentário
Gabarito
Certo
Comentário do professor
A escolha do Random Forest é adequada porque é um algoritmo de machine learning baseado em um ensemble de árvores de decisão que combina previsões por média/majoridade, reduzindo a variância e melhorando a precisão.
Cada árvore é treinada em uma amostra diferente (bootstrap) e considera subconjuntos aleatórios de variáveis (bagging e seleção aleatória), o que permite capturar relações não lineares e interações complexas entre precipitação e demais fatores climáticos.
O modelo tolera ruído e outliers, lida com variáveis contínuas e categóricas sem grande pré-processamento e fornece medidas de importância de variáveis, úteis para interpretar quais fatores influenciam mais o fluxo.
Na prática, ajuste parâmetros como n_estimators e max_depth e inclua defasagens/variáveis temporais para representar dependência ao longo do tempo.
Conteúdo do catálogo FC Concursos · Atualizado em