

Seu próximo nível começa aqui
Seu desenvolvimento não pode ter limites. Garanta sua Assinatura Ilimitada e libere uma preparação completa com os melhores professores do Brasil.
Acerca das regras de associação e do aprendizado não supervisionado por meio da biblioteca Scikit-learn do Python, assinale a opção correta.
No algoritmo Apriori, parâmetros como suporte mínimo e confiança são fundamentais para filtrar e determinar a relevância das regras geradas.
Regras de associação são aplicáveis nos modelos de aprendizado supervisionado e somente em um modelo de aprendizado não supervisionado.
O aumento dos valores de suporte mínimo e confiança no algoritmo Apriori tende a aumentar o número de regras geradas.
O Scikit-learn possui implementação nativa para a extração de regras de associação com base no algoritmo Apriori.
A métrica lift é utilizada apenas para calcular a frequência dos itens no conjunto de dados, de modo que não é útil para avaliar a relevância das regras geradas.