1️⃣ Alternativa correta
Alternativa correta: CERTO
2️⃣ 🧠 Explicação (comentada)
O Data Mining (Mineração de Dados) tem como objetivo descobrir padrões úteis, tendências e relações em grandes volumes de dados, geralmente armazenados em um Data Warehouse.
Uma das principais técnicas utilizadas é a classificação, cujo objetivo é atribuir objetos a classes pré-definidas.
O algoritmo ID3 (Iterative Dichotomiser 3) é um dos algoritmos clássicos de árvore de decisão.
Ele:
Recebe um conjunto de treinamento (exemplos)
Recebe um atributo objetivo (classe)
Usa ganho de informação (baseado em entropia)
Constrói uma árvore de decisão
O enunciado descreve exatamente essa lógica.
3️⃣ 📌 Subdivisão conceitual
📌 1️⃣ Data Mining
Processo de extração de padrões relevantes em bases de dados.
📌 2️⃣ Classificação
Técnica supervisionada que usa dados rotulados.
📌 3️⃣ ID3
Entrada: conjunto de exemplos + atributo-alvo
Saída: árvore de decisão
Critério: ganho de informação
⚠️ Pegadinha comum: confundir classificação com clusterização (que é não supervisionada).
4️⃣ 🧩 Exemplo prático
🏛️ Situação prática
Um banco quer classificar clientes como:
“Bom pagador”
“Risco alto”
Ele fornece:
Dados históricos (exemplos)
A classe desejada (atributo objetivo)
O algoritmo ID3 analisa os atributos (renda, histórico, idade etc.) e gera uma árvore de decisão.
➡️ Isso é exatamente o que o item descreve.
5️⃣ 🧠 Frase de ouro (prova)
ID3 é algoritmo de classificação supervisionada que constrói árvore de decisão a partir de exemplos e atributo-alvo.
