Sistemas operacionaisClusters

• (FGV 2022)

Dois colegas de um time de ciência de dados discutem o novo projeto do time: avaliar um grupo de unidades de negócio e tentar, através de algumas características compartilhadas, separá-las em grupos. O objetivo é migrar de um cenário em que são elaborados contratos individuais para um cenário em que possam ser elaborados contratos por grupo. Alice acha que deve ser usado um método supervisionado. Ela escolhe o K-means Clustering e propõe ajustar os hiperparâmetros C e sigma para alcançar um resultado adequado. Bob prefere métodos não supervisionados, já que a base de dados não possui rótulos, e está em dúvida entre utilizar Naive Bayes (em razão de a base de dados ser pequena) ou Decision Trees (por talvez ser necessário ter um modelo explicável).
Analisando as posições de Alice e Bob sobre esse projeto, pode-se afirmar que:


A) Alice e Bob estão corretos. Entretanto, não é possível realizar uma análise prévia dos algoritmos – avaliam-se apenas modelos e suas métricas de desempenho;

B) Alice e Bob estão errados. K-means Clustering é um método não supervisionado e não possui os parâmetros C e sigma. Naive Bayes e Decision Trees são métodos supervisionados;

C) Alice está correta, mas a sugestão de Bob de utilizar Naive Bayes é fraca, pois esse algoritmo não apresenta bom desempenho com pequenos conjuntos de dados;

D) Bob está correto e Alice está errada. K-means Clustering é um algoritmo não supervisionado;

E) Bob está errado e Alice está correta. Modelos baseados em Decision Trees não são explicáveis.


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