Acerca das regras de associação e do aprendizado não superv...

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Ano: 2025 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: CAESB-DF Prova: CESPE / CEBRASPE - 2025 - CAESB-DF - Analista de Suporte ao Negócio - Analista de Sistemas |

Q3445222 Engenharia de Software

Acerca das regras de associação e do aprendizado não supervisionado por meio da biblioteca Scikit-learn do Python, assinale a opção correta.

No algoritmo Apriori, parâmetros como suporte mínimo e confiança são fundamentais para filtrar e determinar a relevância das regras geradas.

Regras de associação são aplicáveis nos modelos de aprendizado supervisionado e somente em um modelo de aprendizado não supervisionado.

O aumento dos valores de suporte mínimo e confiança no algoritmo Apriori tende a aumentar o número de regras geradas.

O Scikit-learn possui implementação nativa para a extração de regras de associação com base no algoritmo Apriori.

A métrica lift é utilizada apenas para calcular a frequência dos itens no conjunto de dados, de modo que não é útil para avaliar a relevância das regras geradas.

Incorreta. Gabarito oficial da banca:

Errou um tema comum da banca? Veja o que mais costuma cair no Raio-X. Ver raio-X

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Parabéns! Você acertou!

Essa questão segue o padrão da banca! Veja o que mais costuma cair. Ver raio-X

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