Sobre a implementação do Naive Bayes com o scikit-learn, para que o comando seja executado com êxito, ordene os itens a seguir: I- print('A acuráci...

A ordem correta é: C) IV - III - II - I. Explicação: - O primeiro passo é importar a classe MultinomialNB do módulo naive_bayes do scikit-learn, que é feito com o comando "from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB". - Em seguida, é criado o objeto classificador_NB, que representa o classificador Naive Bayes Multinomial, com o comando "classificador_NB = MultinomialNB()". - Depois, é feito o treinamento do classificador_NB com os dados de treino normalizados, utilizando o método fit, que é chamado com o comando "classificador_NB.fit(X_train_normalizado, y_train)". - Por fim, é calculada a acurácia do classificador_NB nos dados de treino normalizados e exibida na tela com o comando "print('A acurácia do Naive Bayes na base de treino é: {:.2f} '.format(classificador_NB.score(X_train_normalizado, y_train)))".