A mineração é um processo utilizado para encontrar problemas e anomalias, em busca de padrões existentes, em um conjunto de dados, visando à previsão de resultados. Existem problemas que acontecem com determinada frequência, os quais são possíveis de serem verificados por meio da mineração de dados.
Com base nisso, assinale a alternativa correta sobre a aplicação para utilização de mineração de dados. O à-O grau de confiança se refere ao grau de certeza de dados.
O . O suporte está relacionado a estar contra os dados, enfraquecendo-os.
&É c O itemset é um conjunto de itens ou produtos adquiridos juntos. O d.O suporte pode ser classificado em dois tipos: total e parcial.
O e-O item, único, se refere à transação que fará parte do conjunto.
Com base nisso, assinale a alternativa correta sobre a aplicação para utilização de mineração de dados. O à-O grau de confiança se refere ao grau de certeza de dados.
O . O suporte está relacionado a estar contra os dados, enfraquecendo-os.
&É c O itemset é um conjunto de itens ou produtos adquiridos juntos. O d.O suporte pode ser classificado em dois tipos: total e parcial.
O e-O item, único, se refere à transação que fará parte do conjunto.
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Resposta:
c. O itemset é um conjunto de itens ou produtos adquiridos juntos.
Explicação:
Os itensets são um dos principais conceitos da mineração de associação, que é um tipo de mineração de dados que procura padrões de co-ocorrência entre itens ou produtos.
Resposta: letra C.
Explicação: O princípio do algoritmo Apriori diz que um − só será entendido como frequente se todos seus (−1)− forem frequentes. Ou seja, um conjunto de itens é frequente se seu suporte, que é a segmentação de registros criando um subconjunto de dados que contém os itens, está acima de um determinado limite mínimo (pode ser chamado de suporte mínimo). Ao se decompor este comportamento em duas fases distintas, pode-se encontrar o subconjunto de itens frequentes quando estes itens satisfazem o mínimo de suporte. E para gerar as regras de associação, a partir destes itens frequentes, deve satisfazer o mínimo da confiança (pode ser chamada de confiança mínima).
Um padrão encontrado nas transações pode ser considerado confiável se ele aparecer em uma alta porcentagem de casos aplicáveis. Contudo, para se trabalhar com regras de associação, também é entendido que o algoritmo é confiável se tiver um valor de confiança alto. A tarefa de encontrar os itens frequentes dentro do conjunto de dados é repetitiva, e se encerra quando a combinação de itens frequentes não for mais satisfatória.
Aplicação do Algoritmo Apriori
Na primeira iteração do processo, o algoritmo gera o 1−, onde a combinação destes elementos é superior ao suporte que foi definido. Os elementos que satisfazem o valor mínimo de suporte são então selecionados e combinados, gerando o 2−, e mais uma vez o suporte para esse novo conjunto é calculado. Novamente há uma iteração do processo selecionando itens que satisfaçam o mínimo de suporte e combinada com o conjunto de itens anterior, criando o 3−. E assim segue com as iterações até que o sub-conjunto de itens criado não satisfaça o valor mínimo de suporte, deixando de ser considerado um conjunto de item frequente.
Ps.: Se você achar que gostou da minha resposta, capricha nas estrelinhas e se achar que valeu a pena - meu próximo desafio é chegas as 500 -, coloque como melhor resposta.