Em um projeto de mineração de dados que utiliza o modelo CRISP-DM, um Auditor foi encarregado de selecionar técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina que se adequam às nece

Gabarito

B

Comentário do professor

Modelagem é a fase do CRISP-DM onde se escolhem e aplicam as técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para resolver o problema definido. É aqui que o profissional avalia quais algoritmos são compatíveis com os dados e com os objetivos do projeto.

O Auditor analisa características como tipo de variável, volume, qualidade dos dados e requisitos de interpretabilidade para selecionar métodos apropriados (regressão, árvores, redes neurais, etc.).

Nessa etapa também se definem estratégias de validação (por exemplo, validação cruzada), métricas de desempenho e ajustes de hiperparâmetros, construindo modelos-piloto e comparando resultados.

É um processo iterativo: os resultados da modelagem podem demandar refinamentos na preparação dos dados ou na escolha de técnicas, visando o melhor equilíbrio entre precisão, robustez e interpretabilidade.