A regressão logística é um classificador linear, membro do conjunto de modelos de regressão linear chamado Modelos Lineares Generalizados, utilizad...

Question

A regressão logística é um classificador linear, membro do conjunto de modelos de regressão linear chamado Modelos Lineares Generalizados, utilizado para o desenvolvimento dos mais diversos tipos de previsões com machine learning. Assumindo que os dados de um dataset qualquer já foram carregados nas variáveis de treino e teste: X_train, X_test, y_train, y_test, sobre a implementação da Regressão Logística com o scikit-learn, e para que o método seja executado com êxito, ordene os itens a seguir:

I- from sklearn.linear_model import LogisticRegression
II- classificador_RLog = LogisticRegression(random_state=0)
III- print('A acurácia da Regressão Logistíca na base de treino é: {:.2f} '.format(classificador_RLog.score(X_train_normalizado,y_train)))
IV- classificador_RLog.fit(X_train_normalizado, y_train)

Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA:

I- from sklearn.linear_model import LogisticRegression
II- classificador_RLog = LogisticRegression(random_state=0)
III- print('A acurácia da Regressão Logistíca na base de treino é: {:.2f} '.format(classificador_RLog.score(X_train_normalizado,y_train)))
IV- classificador_RLog.fit(X_train_normalizado, y_train)
A IV - III - II - I.
B I - II - III - IV.
C I - II - IV - III.
D IV - II - III - I.

Ed · Answer

A sequência correta é: B) I - II - IV - III.

Explicação: 
- I: Importação da classe LogisticRegression do módulo sklearn.linear_model.
- II: Criação do objeto classificador_RLog, que é uma instância da classe LogisticRegression, com o parâmetro random_state=0.
- IV: Treinamento do modelo com o método fit, passando as variáveis de treino normalizadas X_train_normalizado e y_train.
- III: Cálculo da acurácia do modelo na base de treino, utilizando o método score e as variáveis de treino normalizadas X_train_normalizado e y_train. A função format é utilizada para formatar a saída da acurácia com duas casas decimais.

A regressão logística é um classificador linear, membro do conjunto de modelos de regressão linear chamado Modelos Lineares Generalizados, utilizad...

Machine Learning

Outros

Essa pergunta também está no material:

Avaliação II - Machine Learning I - Classificação e Regressão (19367)

Machine Learning • UniasselviUniasselvi

💡 1 Resposta

✏️ Responder

Outros materiais

Perguntas relacionadas

Os modelos de regressão logística e regressão linear, apresentam semelhanças, além do nome. No entanto, utilizam funções diferentes para obtenção d...

De maneira simplificada, podemos dizer que a principal diferença entre os modelos de regressão logística e regressão linear é: A o tipo treinament...

Os modelos de regressão linear apresentam uma característica de não permitir calcular o número de erro de acertos, pois os valores obtidos no proce...

O modelo da Regressão Linear Bayesiana

Materiais relacionados

Outros materiais