Considerando essa situação hipotética, julgue o próximo item...

c-

Naive Bayes sempre lembrar:

Gaussian: features/atributos contínuos com distribuição normal;

Multinominal: features/atributos discretos, p/ problemas com texto;

Bernoulli: semelhante ao multinominal; features/atributos binários; para classificação booleanas (0 / 1)

A classificação Naive Bayes parte da suposição de que as variáveis envolvidas em machine learning são independentes entre si. 

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O algoritmo Naive Bayes é um algoritmo de classificação probabilístico que pode ser aplicado a ambos os conjuntos de dados, embora com abordagens diferentes devido à natureza dos dados e dos objetivos da análise.

Para o conjunto A:

Embora o objetivo seja a classificação (empregado/não empregado), o Naive Bayes pode ser utilizado se houver um conjunto de dados de treinamento rotulado com exemplos de pessoas já classificadas como empregadas ou não empregadas. As características numéricas (idade, rendimento mensal, quantidade de filhos) precisariam ser discretizadas ou modeladas usando distribuições de probabilidade adequadas (por exemplo, Gaussiana para variáveis contínuas sob a suposição de normalidade).

Para o conjunto B:

O Naive Bayes é um algoritmo amplamente utilizado para classificação de texto, como a identificação de spam. As mensagens de e-mail (dados de texto) podem ser processadas para extrair características relevantes, como a frequência de certas palavras ou a presença de termos específicos. Essas características podem então ser usadas para treinar um modelo Naive Bayes para classificar novos e-mails como spam ou não spam.

Portanto, o Naive Bayes é versátil o suficiente para ser aplicado em ambos os cenários, desde que os dados sejam adequadamente preparados e haja um conjunto de treinamento rotulado para o conjunto A. Para o conjunto B, ele é uma técnica padrão para classificação de texto.