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A Universidade está promovendo um evento na sua região com o intuito de reunir estudantes e demais desenvolvedores de software para comentar sobre ...

A Universidade está promovendo um evento na sua região com o intuito de reunir estudantes e demais desenvolvedores de software para comentar sobre as últimas tendências de mercado. Além disso, este evento possui algumas oficinas sobre boas práticas de código. Você está participando de uma dessas oficinas, cujo código é todo desenvolvido em Python e utiliza o scikit-learn para a análise de modelos preditivos. Considerando as informações apresentadas no texto, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. O scikit-learn apresenta implementação de técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada PORQUE II. Pois apresentam técnicas de pré-processamento de dados e métricas que não visam reduzir o erro de resposta.

I. O scikit-learn apresenta implementação de técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada
II. Pois apresentam técnicas de pré-processamento de dados e métricas que não visam reduzir o erro de resposta.
A A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa.
B As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
C As asserções I e II são proposições falsas.
D A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira.
E As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.

Essa pergunta também está no material:

Linguagem de Programação
7 pág.

Linguagem de Programação. Centro Universitário UNINTERCentro Universitário UNINTER

Respostas

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A resposta correta para a questão apresentada é a alternativa E: "As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I." O scikit-learn é uma biblioteca em Python que oferece implementações de técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada, como regressão linear, árvores de decisão, k-means, entre outras. Além disso, o scikit-learn também possui funções para pré-processamento de dados e métricas de avaliação de modelos. No entanto, a segunda asserção, que afirma que essas técnicas não visam reduzir o erro de resposta, não é correta, pois o objetivo dessas técnicas é justamente encontrar modelos que se ajustem bem aos dados e minimizem o erro de previsão.

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