Q901066 | Algoritmos e Estrutura de Dados, Estrutura de Dados, Analista Técnico II – Cientista de Dados, SEBRAENACIONAL, CESPE CEBRASPE, 2024Em aprendizado de máquina, especialmente em algoritmos de árvores de decisão, é fundamental avaliar como os dados são organizados e classificados em diferentes níveis da árvore. Três conceitos-chave que auxiliam na construção e otimização dessas árvores são o gini impurity, a entropy e o information gain. A respeito desses conceitos, julgue os itens a seguir. I Gini impurity mede a redução da entropy após a divisão de um conjunto de dados com base em um atributo. II Entropy mede a quantidade de incerteza ou impureza no conjunto de dados. III Information gain mede a probabilidade de uma nova instância ser classificada incorretamente, com base na distribuição de classes no conjunto de dados. Assinale a opção correta. a) Apenas o item II está certo. b) Apenas o item III está certo. c) Apenas os itens I e II estão certos. d) Apenas os itens I e III estão certos. Resolver questão 🗨️ Comentários 📊 Estatísticas 📁 Salvar 📎 Anexos 🏳️ Reportar erro