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CEBRASPE 51.363 questões FGV 25.316 questões FCC 24.632 questões AOCP 23.456 questões IBFC 11.190 questões VUNESP 10.983 questões Instituto Quadrix 9.793 questões FUNDATEC 9.088 questões IBADE 7.820 questões CESGRANRIO 6.013 questões OBJETIVA 4.740 questões CONSULPLAN 4.174 questões FEPESE 3.585 questões IADES 3.439 questões IESES 2.627 questões SELECON 2.377 questões IDECAN 1.907 questões MS CONCURSOS 1.485 questões Instituto Legalle 1.281 questões FAFIPA 1.161 questões FUMARC 842 questões ACAFE 551 questões INSTITUTO AOCP 430 questões NUCEPE 378 questões FUNIVERSA 348 questões FAURGS 203 questões FIOCRUZ 48 questões MACKENZIE 48 questões CETRO 17 questões
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4 questões encontradas
ID 26560 Algoritmos e Estrutura de Dados Árvores FGV 2024

Considerando os algoritmos de construção de árvores de decisão ID3 e C4.5, é correto afirmar que:

A o ID3 permite poda da árvore, e o C4.5 não;
B o ID3 permite a existência de valores faltantes, e o C4.5 não;
C o C4.5 permite a existência de atributos categóricos, e o ID3 não;
D o C4.5 permite a existência de atributos com valores contínuos, e o ID3 não;
E o ID3 utiliza a entropia no cálculo do critério de escolha do atributo para geração do nó, e o C4.5 não.
ID 35000 Algoritmos e Estrutura de Dados Árvores FGV 2022

Em um problema de classificação é entregue ao cientista de dados um par de covariáveis, (x 1 , x 2 ), para cada uma das quatro observações a seguir: (6,4), (2,8), (10,6) e (5,2). A variável resposta observada nessa amostra foi “Sim”, “Não”, “Sim”, “Não”, respectivamente. A partição que apresenta o menor erro de classificação quando feita na raiz (primeiro nível) de uma árvore de decisão é:

A x 1 > 2 (“Sim”) e x 1 ? 2 (“Não”);
B x 1 > 5 (“Sim”) e x 1 ? 5 (“Não”);
C x 2 > 3 (“Sim”) e x 2 ? 3 (“Não”);
D x 2 > 6 (“Sim”) e x 2 ? 6 (“Não”);
E x 1 > 1 (“Sim”) e x 1 ? 1 (“Não”).
ID 15928 Algoritmos e Estrutura de Dados Árvores CEBRASPE 2022

Uma árvore de decisão representa um determinado número de caminhos possíveis de decisão e os resultados de cada um deles, apresentando muitos pontos positivos, ou seja, são fáceis de entender e interpretar. Elas têm processo de previsão completamente transparente e lidam facilmente com diversos atributos numéricos, assim como atributos categóricos, podendo até mesmo classificar dados sem atributos definidos. De acordo com os aspectos construtivos de uma árvore de decisão, julgue o item a seguir. A entropia de uma árvore de decisão aborda o aspecto da quantidade de informações que está associada às respostas que podem ser obtidas às perguntas formuladas, representando o grau de incerteza associado aos dados.

A Certo
B Errado
ID 52636 Algoritmos e Estrutura de Dados Árvores FCC 2019

Determinada estrutura de dados foi projetada para minimizar o número de acessos à memória secundária. Como o número de acessos à memória secundária depende diretamente da altura da estrutura, esta foi concebida para ter uma altura inferior às estruturas hierarquizadas similares, para um dado número de registros. Para manter o número de registros armazenados e, ao mesmo tempo, diminuir a altura, uma solução é aumentar o grau de ramificação da estrutura (o número máximo de filhos que um nó pode ter). Assim, esta estrutura possui um grau de ramificação geralmente muito maior que 2. Além disso, a cada nó são associados mais de um registro de dados: se o grau de ramificação de um nó for g, este pode armazenar até g-1 registros. Esta estrutura de dados é utilizada em banco de dados e sistema de arquivos, sendo denominada

A árvore digital ou trie .
B árvore B.
C lista linear duplamente encadeada circular.
D árvore rubro-negra.
E árvore binária de busca não balanceada.