Questão FC546354
As técnicas de classificação são fundamentais em aprendizado de máquina para prever categorias ou classes com base em dados históricos. Nesse contexto, assinale a alternativa que d
Inteligência Artificial (IA)
FUNDATEC · 2025
As técnicas de classificação são fundamentais em aprendizado de máquina para prever categorias ou classes com base em dados históricos. Nesse contexto, assinale a alternativa que descreve corretamente uma técnica amplamente utilizada para classificação.
- K-means é um algoritmo de aprendizado por reforço baseado na definição de centros em clusters.
- Aprendizagem por Reforço é uma técnica baseada em redes neurais, que utiliza recompensas para treinar modelos.
- Regressão Logística é uma técnica usada para prever classes binárias, como “aprovado” ou “reprovado”.
- A análise de Componentes Principais (PCA) é utilizada para reduzir a dimensionalidade de dados, sendo um algoritmo utilizado para treinar modelos com base em recompensas.
- Árvores de Decisão são algoritmos de classificação que utilizam redes neurais profundas para dividir os dados em diferentes categorias, otimizando a performance por meio de camadas ocultas.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Regressão Logística é um modelo de classificação supervisionada usado para prever uma variável binária, por exemplo aprovado ou reprovado, retornando a probabilidade de pertencimento a uma classe.
O modelo representa uma combinação linear das variáveis explicativas no espaço do logito: \( \text{logit}(p)=\ln\frac{p}{1-p}=\beta_0+\beta_1 x_1+\dots+\beta_k x_k \).
Em seguida aplica-se a função sigmóide para obter \(p\): \(p=\frac{1}{1+e^{-z}}\), com \(z=\beta_0+\sum \beta_i x_i\). Uma regra comum é classificar como positiva quando \(p\geq 0{,}5\) (valor de limiar ajustável).
O ajuste é feito por máxima verossimilhança (ou minimização da perda de entropia cruzada). Vantagens: interpretabilidade dos coeficientes e eficiência. Limitação: define uma fronteira de decisão linear, exigindo transformação de variáveis ou termos não lineares para padrões complexos.
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