Em relação ao data warehouse, ao data lake e ao tratamento de dados, julgue o item seguinte. O objetivo principal da discretização é reduzir a dimensionalidade dos dados.

Gabarito

Errado

Comentário do professor

Discretização tem como objetivo principal transformar variáveis contínuas em categorias ou intervalos, facilitando interpretação, construção de regras e uso por algoritmos que exigem dados categóricos.

Ela divide o domínio em bins (por exemplo, equal-width, equal-frequency ou métodos baseados em entropia) e atribui cada valor a um intervalo. Isso pode reduzir ruído e tornar modelos mais robustos, mas não significa, em essência, reduzir o número de variáveis.

Redução de dimensionalidade refere-se a diminuir a quantidade de atributos/features, por meio de técnicas como PCA, LDA ou seleção de variáveis. Essas técnicas compactam ou eliminam features; discretização apenas reparametriza o conteúdo de uma variável.

Portanto a afirmação é errada: discretização transforma o tipo de dados e melhora interpretação/compatibilidade, mas não tem como propósito principal reduzir dimensionalidade.