Um analista decidiu aplicar um modelo Naive Bayes a um problema cujo conjunto de dados disponível possui apenas atributos categóricos codificados em one-hot. O modelo de eventos mais apropriado nesse caso é o:
- A)Multinomial;
Incorreta, porque o modelo Multinomial é mais usado para contagens e frequências, nao para atributos binarios em one-hot.
- B)Bernoulli;
Correta, porque one-hot gera variaveis binarias de presença/ausencia, exatamente o cenário do modelo Bernoulli.
- C)Gaussiano;
Incorreta, pois o modelo Gaussiano é apropriado para atributos continuos, nao para categorias codificadas em 0 e 1.
- D)Exponencial;
Incorreta, porque o modelo Exponencial trata variaveis continuas associadas a tempos de espera, o que nao tem relação com one-hot.
- E)Uniforme.
Incorreta, já que distribuicao Uniforme nao é o modelo classico do Naive Bayes para esse tipo de atributo e nao representa a estrutura binaria do problema.
Gabarito: B
No Naive Bayes, a escolha do modelo de evento depende do tipo de atributo que voce tem na base. Quando os dados sao categóricos e estao codificados em one-hot, cada variavel vira uma presença ou ausencia de valor, isto é, um formato binário bem direto: 0 ou 1. Nesse cenário, o modelo mais adequado é o Bernoulli, porque ele foi feito justamente para trabalhar com variáveis binarias. Pense assim: se cada atributo só pode dizer "tem" ou "nao tem", o Bernoulli se sente em casa. Ja o modelo Multinomial costuma aparecer quando voce trabalha com contagens, como numero de vezes que uma palavra aparece em um texto. Aqui nao é contagem, é marcação de presença. Por isso o gabarito é a alternativa B. O enunciado entrega a pista principal ao falar em atributos categóricos codificados em one-hot: isso transforma cada atributo em uma variavel binaria, que encaixa no evento de Bernoulli. Em termos de teoria de Naive Bayes, este é o modelo clássico para features binarias. As demais alternativas tentam puxar voce para outros tipos de distribuicao, mas nenhuma combina com esse formato de dado. Em prova, a dica é sempre olhar primeiro para a natureza do atributo: binario, contagem ou valor contínuo. Aqui, o jogo é binario, sem drama.