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<p>01/12/2023, 17:50 Lista 15 (Regressão linear com sklearn): Tópicos em Sistemas de Informação - G1/T1 - 2023/2</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/156123/quizzes/430827 1/5</p><p>Lista 15 (Regressão linear com sklearn)</p><p>Entrega 1 dez em 23:59 Pontos 2 Perguntas 10</p><p>Disponível 4 nov em 8:00 - 1 dez em 23:59 Limite de tempo Nenhum</p><p>Tentativas permitidas Sem limite</p><p>Histórico de tentativas</p><p>Tentativa Tempo Pontuação</p><p>MAIS RECENTE Tentativa 1 12 minutos 2 de 2</p><p> As respostas corretas estarão disponíveis de 2 dez em 8:00 a 2 dez em 13:00.</p><p>Pontuação desta tentativa: 2 de 2</p><p>Enviado 1 dez em 17:50</p><p>Esta tentativa levou 12 minutos.</p><p>Fazer o teste novamente</p><p>0,2 / 0,2 ptsPergunta 1</p><p>Qual método é usado para fazer previsões com um modelo de</p><p>regressão linear treinado?</p><p>model.predict()</p><p>model.prevision()</p><p>model.estimate()</p><p>model.forecast()</p><p>0,2 / 0,2 ptsPergunta 2</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/156123/quizzes/430827/history?version=1</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/156123/quizzes/430827/take?user_id=74325</p><p>01/12/2023, 17:50 Lista 15 (Regressão linear com sklearn): Tópicos em Sistemas de Informação - G1/T1 - 2023/2</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/156123/quizzes/430827 2/5</p><p>O que é o objetivo da regressão linear?</p><p>Reduzir a dimensionalidade dos dados.</p><p>Agrupar dados semelhantes em clusters.</p><p>Classificar dados em diferentes categorias.</p><p>Prever um valor contínuo y baseado em um valor x.</p><p>0,2 / 0,2 ptsPergunta 3</p><p>O que significa o termo 'ruído' em um conjunto de dados de regressão?</p><p>Erros nos dados que precisam ser corrigidos.</p><p>A parte dos dados que é ignorada pelo modelo.</p><p>Variação inexplicável que não pode ser modelada.</p><p>O som que os dados fazem.</p><p>0,2 / 0,2 ptsPergunta 4</p><p>Como você pode calcular o R², o coeficiente de determinação, para um</p><p>modelo de regressão linear?</p><p>model.determination(X, y)</p><p>model.coefficient_of_determination(X, y)</p><p>model.r2(X, y)</p><p>model.score(X, y)</p><p>01/12/2023, 17:50 Lista 15 (Regressão linear com sklearn): Tópicos em Sistemas de Informação - G1/T1 - 2023/2</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/156123/quizzes/430827 3/5</p><p>0,2 / 0,2 ptsPergunta 5</p><p>Qual é a forma geral da equação de uma reta usada na regressão</p><p>linear simples?</p><p>y = ax / (bx + c)</p><p>y = a/bx + c</p><p>y = ax + b</p><p>y = ax² + bx + c</p><p>0,2 / 0,2 ptsPergunta 6</p><p>Qual atributo do modelo de regressão linear contém os coeficientes da</p><p>regressão?</p><p>model.params_</p><p>model.weights_</p><p>model.coefficients</p><p>model.coef_</p><p>0,2 / 0,2 ptsPergunta 7</p><p>Qual classe do Scikit-learn é usada para criar um modelo de regressão</p><p>linear?</p><p>sklearn.models.LinearRegression</p><p>01/12/2023, 17:50 Lista 15 (Regressão linear com sklearn): Tópicos em Sistemas de Informação - G1/T1 - 2023/2</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/156123/quizzes/430827 4/5</p><p>sklearn.linear_model.LinearRegression</p><p>sklearn.linear_model.Regression</p><p>sklearn.regression.Linear</p><p>0,2 / 0,2 ptsPergunta 8</p><p>Como você treina um modelo de regressão linear com um conjunto de</p><p>dados X_train e y_train?</p><p>model.fit(X_train, y_train)</p><p>model.linear_fit(X_train, y_train)</p><p>model.regress(X_train, y_train)</p><p>model.train(X_train, y_train)</p><p>0,2 / 0,2 ptsPergunta 9</p><p>Qual atributo do modelo de regressão linear contém o intercepto da</p><p>regressão?</p><p>model.offset_</p><p>model.intercept_</p><p>model.constant_</p><p>model.y_intercept</p><p>0,2 / 0,2 ptsPergunta 10</p><p>01/12/2023, 17:50 Lista 15 (Regressão linear com sklearn): Tópicos em Sistemas de Informação - G1/T1 - 2023/2</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/156123/quizzes/430827 5/5</p><p>Quando usamos fit() em um modelo de regressão linear em Scikit-</p><p>learn, o que estamos fazendo?</p><p>Treinando o modelo com dados fornecidos.</p><p>Testando o modelo com dados novos.</p><p>Avaliando a precisão do modelo.</p><p>Visualizando a linha de melhor ajuste.</p><p>Pontuação do teste: 2 de 2</p>