Especificamente, um data mining onde as tendências são modeladas conforme o tempo, usando dados conhecidos, e as tendências futuras são obtidas com base no modelo possui a forma de

Gabarito

Errado

Comentário do professor

Preditivo refere-se ao tipo de data mining que utiliza dados históricos para identificar padrões temporais e estimar comportamentos futuros. O objetivo é construir um modelo que capture a dinâmica ao longo do tempo e gerar previsões confiáveis para períodos subsequentes.

No processo típico ocorrem: seleção e preparação de séries temporais, escolha de variáveis, treinamento do modelo, validação e aplicação para previsão. Uma expressão simplificada é \( \hat{y}_{t+1}=f(y_t,y_{t-1},\dots)\), onde o modelo \(f\) pode ser estatístico ou de aprendizado de máquina.

Modelos comuns incluem ARIMA, modelos exponenciais, regressões com defasagens, árvores e redes neurais. Avalia-se desempenho com medidas como MAE e RMSE para garantir que as previsões sejam robustas e úteis na tomada de decisão.