Questão FC373090
No contexto de data mining, considere o caso hipotético a seguir: Uma financeira possui o histórico de seus clientes e o comportamento destes em relação ao pagamento de empréstimos
Bancos de Dados Dimensionais
FCC · 2020
No contexto de data mining, considere o caso hipotético a seguir:
Uma financeira possui o histórico de seus clientes e o comportamento destes em relação ao pagamento de empréstimos contraídos previamente. Existem dois tipos de clientes: adimplentes e inadimplentes. Estas são as categorias do problema (valores do atributo alvo). Uma aplicação de mining, neste caso, consiste em descobrir uma função que mapeie corretamente os clientes, a partir de seus dados (valores dos atributos previsores), em uma destas categorias. Tal função pode ser utilizada para prever o comportamento de novos clientes que desejem contrair empréstimos junto à financeira. Esta função pode ser incorporada a um sistema de apoio à decisão que auxilie na filtragem e na concessão de empréstimos somente a clientes classificados como bons pagadores.
Trata-se de uma atividade denominada
- sumarização.
- descoberta de associações.
- classificação.
- descoberta de sequências.
- previsão de séries temporais.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
A tarefa é a de classificação: descobrir uma função que atribua a cada registro uma de um conjunto finito de classes. No exemplo da financeira, a variável alvo indica se o cliente é adimplente ou inadimplente, e os demais campos são os atributos previsores.
No aprendizado supervisionado, essa função é obtida a partir de exemplos rotulados (histórico de clientes). O processo gera um modelo que, aplicado a novos candidatos, prevê a classe mais provável, apoiando decisões como concessão de crédito.
Modelos comuns incluem árvores de decisão, regressão logística e classificadores probabilísticos; sua qualidade é medida por métricas como acurácia, precisão, recall e matriz de confusão.
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