Questão FC369904
Existem diversos algoritmos de classificação que são amplamente utilizados na resolução de problemas que envolvam problemas de aprendizado de máquina. Com relação aos algoritmos de
Inteligência Artificial (IA)
FGV · 2025
Existem diversos algoritmos de classificação que são amplamente utilizados na resolução de problemas que envolvam problemas de aprendizado de máquina. Com relação aos algoritmos de classificação, analise as afirmativas a seguir.
I. A regressão logística é um algoritmo muito utilizado em ciências biológicas e ciências sociais, ela deve ser usada em problemas de classificação binários, ou seja, problemas para os quais os dados devam ser classificados entre dois grupos distintos e mutuamente excludentes.
II. SVM é um algoritmo cujo objetivo é traçar uma ou mais retas que divida(m) de maneira aproximadamente equitativa, com margem máxima, um conjunto de pontos de um espaço vetorial, que representam os dados do problema estudado. Ele trabalha apenas com dados linearmente separáveis, o que pode, eventualmente, limitar sua aplicação.
III. Árvore de decisão é um algoritmo de aprendizagem não supervisionada, que tem uma variável destino predeterminada. A função da árvore é separar subconjuntos de dados que tenham alguma característica comum, essa característica é chamada de diferenciador e é significativa em relação às variáveis de entrada que podem ser categóricas ou contínuas.
Está correto o que se afirma em
- II e III, apenas.
- I e II, apenas.
- I e III, apenas.
- III, apenas.
- I, apenas.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Regressão Logística é indicada para problemas de classificação binária, onde o objetivo é atribuir cada observação a um de dois grupos mutuamente exclusivos. Em vez de prever um valor contínuo, o modelo estima uma probabilidade de pertencimento a uma classe.
Matematicamente, aplica-se a função logística sobre uma combinação linear dos preditores: \( \sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} \), com \( z=\beta_0+\beta_1x_1+\dots+\beta_p x_p \). O resultado fica sempre no intervalo (0,1).
Para obter a classe final usa‑se um limiar (geralmente 0,5): se \( \sigma(z)\ge 0{,}5 \) classifica‑se como classe 1, caso contrário classe 0.
É amplamente empregada em ciências biológicas e sociais pela interpretabilidade dos coeficientes (relacionados ao log‑odds) e por admitir preditores contínuos e categóricos.
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