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Considere o seguinte texto:Castro e Ferrari (2016), na obra...
Considere o seguinte texto:
Castro e Ferrari (2016), na obra Introdução à Mineração de Dados, explicam que uma anomalia (outlier) é um objeto que difere do padrão normal esperado, ou ainda, “um objeto que se diferencia substancialmente de outros objetos da mesma amostra ou grupo”. Os autores mencionam que a detecção de anomalias tem sido usada “há séculos para detectar e, quando apropriado, executar alguma tomada de decisão sobre objetos anômalos da base de dados”. Várias nomenclaturas são usadas quase indistintamente para detecção de anomalias, como detecção de novidades, detecção de ruídos, detecção de desvios, detecção de falhas, detecção de exceções e mineração de exceções.
(CASTRO, Leandro Nunes de; FERRARI, Daniel Gomes. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016.)
A respeito da análise de anomalias (outliers), assinale a alternativa correta.
A
Uma anomalia representa um erro ou ruído que descaracteriza um valor ou uma classe bem definida, de ocorrência indesejada, e reside fora de agrupamentos ou classes típicas.
B
Uma possível aplicação de detecção de outliers é o monitoramento de atividade com a finalidade de identificação de acesso não permitido a redes de computadores e ambientes diversos.
C
A tarefa de detecção de anomalias é um caso particular de problema de classificação binária e o custo da não detecção de uma anomalia é normalmente maior do que o de identificar um objeto normal como uma anomalia.
D
Uma possível aplicação de detecção de outliers são os diagnósticos de faltas, que tratam do monitoramento do desempenho de redes de comunicação para identificação de gargalos.
E
Um método algorítmico comum para detecção de anomalias são os algoritmos genéticos – ferramentas de processamento de informação inspiradas na natureza humana que assumem valores que variam em graus de pertinência entre 0 e 1.