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Esta questão foi aplicada no ano de 2024 pela banca CESPE / CEBRASPE no concurso para SEBRAE-NACIONAL. A questão aborda conhecimentos da disciplina de Estruturas de Dados e Algoritmos, especificamente sobre Estruturas de Árvores, Teoria dos Algoritmos, Estruturas de Dados.
Esta é uma questão de múltipla escolha com 4 alternativas. Teste seus conhecimentos e selecione a resposta correta.
Em aprendizado de máquina, especialmente em algoritmos de árvores de decisão, é fundamental avaliar como os dados são organizados e classificados em diferentes níveis da árvore. Três conceitos-chave que auxiliam na construção e otimização dessas árvores são o gini impurity, a entropy e o information gain. A respeito desses conceitos, julgue os itens a seguir.
I Gini impurity mede a redução da entropy após a divisão de um conjunto de dados com base em um atributo.
II Entropy mede a quantidade de incerteza ou impureza no conjunto de dados.
III Information gain mede a probabilidade de uma nova instância ser classificada incorretamente, com base na distribuição de classes no conjunto de dados.
Assinale a opção correta.