Questão nº 51

Questão de Ciência de Dados e Banco de Dados · CEBRASPE SUSEP 2025 (nº 51)

CEBRASPE2025Analista Técnico - Área: Tecnologia da Informação e Ciência de DadosCiência de Dados e Banco de Dados

A respeito de aprendizagem de máquina, julgue os itens que se seguem.


No algoritmo Apriori, utilizado para mineração de regras de associação, o princípio da monotonicidade estabelece que, se um itemset for frequente, então todos os seus superconjuntos também serão frequentes, o que permite uma poda eficiente do espaço de busca.

Resposta comentada

O princípio da monotonicidade (ou propriedade anti-monotônica) do Apriori diz o contrário do que o item afirma: se um itemset é frequente, então todos os seus subconjuntos também são frequentes. A ideia é: se {pão, leite, ovos} aparece muito, então {pão, leite} obrigatoriamente aparece pelo menos tanto quanto — logo, também é frequente. Isso é o que permite podar: se um itemset é infrequente, nenhum superconjunto dele pode ser frequente, então descarta-se toda a ramificação.

  • Correta: Errado. O item troca a direção: diz que "se um itemset for frequente, então todos os seus superconjuntos também serão frequentes" — isso é falso; a garantia vale para os subconjuntos, não para os superconjuntos.

Como ficaria certo: No algoritmo Apriori, o princípio da monotonicidade estabelece que, se um itemset for frequente, então todos os seus subconjuntos também serão frequentes (e, equivalentemente, se um itemset for infrequente, todos os seus superconjuntos também serão), o que permite podar o espaço de busca.

Fonte: CEBRASPE SUSEP 2025 Analista Técnico - Área: Tecnologia da Informação e Ciência de Dados. Reproduzida para fins de estudo.

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