Questão FC94352
Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. Random forests fornecem pontuaç
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2024
Random forests fornecem pontuações de distância euclidiana entre os recursos que podem ser usadas para compreender a importância relativa de cada recurso na previsão.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Comentário: A afirmação está errada porque o algoritmo Random Forest não fornece pontuações de distância euclidiana entre os recursos. Em vez disso, ele utiliza um método baseado em árvores de decisão para fazer previsões e calcular a importância dos recursos, geralmente através da análise da redução da impureza ou do ganho de informação que cada recurso proporciona durante a construção das árvores. Portanto, a importância dos recursos não é medida por distâncias, mas sim pela contribuição de cada um para a precisão do modelo.
Mnemônico: "RF: Reúne Florestas, Resultados Diferenciados"
- R (Random): Reúne – Random Forest reúne várias árvores de decisão.
- F (Forest): Florestas – Refere-se à "floresta" de árvores criadas.
- Resultados Diferenciados: Indica que as variáveis (ex.: umidade, cor do céu) têm importâncias diferentes, resultando em pesos distintos.
Exemplo prático:
Você quer prever se vai chover com base na temperatura, umidade e cor do céu. O Random Forest reúne várias árvores de decisão (uma "floresta"), cada uma analisando uma parte dos dados. Algumas árvores dão mais peso à umidade (ex.: 90% indica chuva), outras à cor do céu (ex.: escuro indica chuva), e menos à temperatura (ex.: 25°C), gerando resultados diferenciados para as variáveis. Repita: "RF: Reúne Florestas, Resultados Diferenciados" para lembrar que o Random Forest junta árvores e dá importâncias diferentes às variáveis, como no exemplo da chuva, onde "umidade" e "cor do céu" têm mais peso.
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