O algoritmo K-NN (K Nearest Neighbor) é um dos algoritmos mais utilizados em Machine Learning, além de ser simples se comparado aos demais. Esse algoritmo é muito utilizado em problemas de classificação, mas pode ser aplicado para regressão. Selecione a opção que NÃO representa uma prática eficiente para preparação dos dados com a aplicação desse algoritmo.

A árvore de decisão é um tipo de algoritmo de aprendizagem de máquina supervisionado, que se baseia na ideia de divisão dos dados em grupos homogêneos, e é utilizado para classificação ou regressão. O objetivo da árvore de decisão é encontrar o atributo que gera a melhor divisão dos dados, isto é, para gerar subconjuntos com maior “pureza”. Selecione a alternativa que NÃO apresenta métrica empregada para a definição do melhor atributo para dividir os dados.

Entre os modelos de aprendizado de máquina mais comuns, estão as árvores de decisão. Elas são métodos de aprendizado de máquinas muito utilizados em tarefas de classificação e regressão. Em problemas de classificação, os modelos em árvore são designados de árvore de decisão. Para resolver um problema de decisão, esse tipo de método utiliza a estratégia de dividir para conquistar. Uma proposta natural é rotular cada conjunto da divisão por sua classe mais frequente e escolher a divisão que tem menores erros. O conceito fundamental nessa proposta é denominado de entropia. Considerando as árvores de decisão, assinale a alternativa que define corretamente o conceito de entropia.