Julgue o próximo item, relativo a aprendizado de máquina e BI (Business Intelligence). 

Random forest é um método de aprendizado de conjunto que combina várias árvores de decisão para formar um modelo mais robusto e preciso. Tal método pode ser usado tanto para resolver problemas de regressão (por exemplo, prever o valor de uma ação) quanto para realizar classificação (por exemplo, compra válida, fraude). 

Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue o item a seguir. 

As árvores de decisão são uma técnica de aprendizado supervisionado que é adequada para analisar, por exemplo, a influência de fatores na qualidade da carne bovina em um sistema de produção, permitindo avaliar variáveis tais como alimentação, genética, manejo e peso ao abate e gerando regras interpretáveis, que auxiliam na tomada de decisão com base nessas características. 

Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue o item que se segue. 

Diferentemente do aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aprendizado por reforço baseia-se em um agente que interage com um ambiente e recebe recompensas ou penalidades conforme suas ações, buscando maximizar um retorno cumulativo ao longo do tempo. 

Acerca de inteligência artificial e machine learning, julgue o item que se segue. 

Para avaliar o desempenho de um classificador em problemas de classificação com classes significativamente desbalanceadas, a métrica acurácia é a mais adequada, pois considera a proporção de previsões corretas em relação ao total de amostras.