Comando
Uma empresa de mineração de ferro está analisando os dados coletados durante suas operações para melhorar os processos de extração e beneficiamento. O conjunto de dados inclui as seguintes variáveis:
• teor_de_ferro: percentual de ferro presente em amostras do minério.
• toneladas_extraidas: quantidade de minério extraída por turno.
Durante o estudo, foi utilizada a técnica de categorização de dados e, mais especificamente, a discretização de dados. Além disso, os conjuntos de dados presentes nas tabelas 22A6-I e 22A6-II, a seguir, serão utilizados como input de algoritmos de aprendizagem de máquina. Na tabela 22A6-I, as variáveis quantidade de minério e profundidade são dadas em toneladas e em metros, respectivamente, e, na tabela 22A6-II, as variáveis temperatura e precipitação são dadas em graus Celsius e em milímetros, respectivamente.
Tabela 22A6-I
mina quantidade de minério profundidade
A 1.500 200
B 4.000 350
C 2.800 500
D 3.600 300
E 1.200 150
F 10.000 100
G 10.000 100
H 10.000 100
Tabela 22A6-II
dia temperatura precipitação
1 20 10
2 22 12
3 21 8
4 19 6
5 23 5 A partir da situação hipotética precedente, julgue os próximos itens.
Para a variável teor_de_ferro, a discretização baseada em intervalos é adequada para classificá-la em categorias como baixo, médio e alto, utilizando faixas predefinidas de percentual de ferro.
Na tabela a seguir, a variável produção mensal, dada em toneladas, é registrada como um número inteiro; a variável teor de ferro representa a porcentagem de ferro em determinada amostra; e a variável profundidade é dada em metros.
tipo de teor de produção
mina profundidade
minério ferro mensal
A Hematita 62,5 200 1.500
B Itabirito 58,6 300 2.800
C Hematita 62,1 250,5 3.200
D Itabirito 55,4 400 4.000
E Hematita 67,8 180 1.200 A partir dessas informações, julgue o próximo item.