Questão FC373095
Considere que a SANASA busca realizar a gestão de recursos hídricos subterrâneos com base em parâmetros conhecidos que determinam a poluição das águas subterrâneas. Um desses parâm
Bancos de Dados Dimensionais
FCC · 2019
Considere que a SANASA busca realizar a gestão de recursos hídricos subterrâneos com base em parâmetros conhecidos que determinam a poluição das águas subterrâneas. Um desses parâmetros, para exemplificar, seria o nitrato, um indicador de poluição difusa de água subterrânea. Criando-se regras para realizar o aprendizado supervisionado do sistema de Data Mining utilizando-se uma certa técnica, chegar-se-á a um resultado que considera os diversos parâmetros para se descobrir se um certo aquífero tem água potável ou não, comparando-se com uma definição conhecida.
Nesse cenário, a técnica aplicada é denominada
- Associação.
- Classificação.
- Clustering.
- Regressão.
- Prediction.
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Gabarito
B
Comentário do professor
A técnica aplicada é a Classificação, que em mineração de dados e em Data Mining consiste em aprender, a partir de exemplos rotulados, regras que atribuam uma classe a novos registros.
No cenário da SANASA, as amostras de aquíferos com medições de parâmetros (como o nitrato) formam os atributos de entrada; as etiquetas indicam se a água é potável/não potável.
O processo treina um modelo que captura a relação entre parâmetros e potabilidade, permitindo classificar novos aquíferos automaticamente.
Modelos comuns incluem árvores de decisão, Naive Bayes e redes neurais; sua qualidade é aferida por métricas como acurácia e precisão, usadas para validar a capacidade preditiva antes da implantação.
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