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O algoritmo conhecido por Naïve Bayes, apesar de ter limitações devido às suas premissas de simplificação, é bastante utilizado e costuma apresentar boa performance para a classificação de instâncias de dados.
Considere o conjunto de dados a seguir, que apresenta, de forma simplificada, as características de uma amostra de 1600 animais de estimação.
Animal |
Pequenos | Pelos longos | Comportamento agitado |
Totais |
Cães |
560 | 480 | 320 | 800 |
Gatos |
480 | 120 | 180 | 600 |
Outros | 140 | 20 | 60 | 200 |
Sejam dois novos animais de estimação identificados por A e B, tais que:
• A é pequeno, com pelos curtos e de comportamento agitado;
• B é grande, com pelos longos e de comportamento agitado.
Aplicando o algoritmo Naïve Bayes, assinale a opção que apresenta as classes mais prováveis dos animais A e B, respectivamente.