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Alguns algoritmos de mineração de dados requerem que os atributos sejam categóricos, o que impossibilita o uso direto de dados numéricos. Para contornar essa limitação, pode-se aplicar a discretização. Acerca desse processo, assinale a opção correta.
A discretização não é recomendada para atributos contínuos, pois reduz a capacidade dos algoritmos de aprender padrões úteis.
A discretização baseada em histograma utiliza os intervalos de frequência do histograma para segmentar os dados, e os valores são substituídos conforme a faixa em que se encontram.
A discretização baseada em entropia é uma função linear por meio da qual se busca maximizar o ganho de informação ao se dividir o conjunto de dados, obtendo-se intervalos com maior relevância para classificação.
A discretização por agrupamento atribui aleatoriamente os valores do atributo numérico a grupos fixos, sem levar em conta critérios ou similaridades entre os dados.
A técnica de encaixotamento (binning) substitui os valores de um atributo por limites máximos e mínimos arbitrários, desconsideradas a média e a mediana.