Questão FC94768
Com respeito a métodos para imputação de dados, julgue o seguinte item. O método de imputação K-NN (k-nearest neighbours) leva em consideração os padrões de similaridade presentes
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2022
O método de imputação K-NN (k-nearest neighbours) leva em consideração os padrões de similaridade presentes no conjunto de dados para predizer os valores faltantes. No entanto, a escolha da função de distância para a aplicação desse método, como, por exemplo, HEOM (heterogeneous euclidean-overlap metric) ou HVDM (heterogeneous value difference metric), pode influenciar significativamente nos resultados da imputação.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
Comentário: O método K-NN para imputação de dados realmente utiliza a similaridade dos dados para prever valores faltantes, agrupando instâncias semelhantes. A escolha da função de distância, como HEOM ou HVDM, é crucial, pois diferentes métricas podem capturar diferentes aspectos da similaridade entre os dados. Isso significa que a eficácia da imputação pode variar significativamente dependendo da função de distância utilizada, podendo levar a resultados distintos na qualidade da imputação. Portanto, a afirmação está correta ao destacar a importância da escolha da métrica de distância.
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