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Em 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.
Sobre funções hash, analise os itens a seguir:
I. O SHA1 é uma função de hash que gera como resultado um resumo de 128 bytes.
II. O SHA2 é composto por uma família de algoritmos que incluem versões como SHA-224, SHA-256, SHA-384 e SHA-512.
III. SHA-3 é um subconjunto da família primitiva criptográfica Keccak.
Está(ão) CORRETO(S):