A um processo de treinamento dos dados
B um processo de predição
C um processo de normalização dos dados
D um processo de expansão dos dados
E não faz nada e pode ser comentado
Respostas
Ed 
ano passado
Vamos analisar o código apresentado: ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler X = carrega_dataset() sc = StandardScaler() sc.fit(X) ``` 1. Importação do StandardScaler: O `StandardScaler` é uma ferramenta da biblioteca `sklearn` que é usada para normalizar dados. 2. Carregamento do dataset: A função `carrega_dataset()` carrega os dados que serão normalizados. 3. Criação do objeto `sc`: Um objeto do tipo `StandardScaler` é criado. 4. Ajuste do scaler: O método `fit(X)` ajusta o `StandardScaler` aos dados `X`, calculando a média e o desvio padrão para normalizar os dados. Dado isso, o código executa um processo de normalização dos dados. Portanto, a alternativa correta é: C um processo de normalização dos dados.
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Ed
ano passado
Analisando o trecho de código fornecido: from sklearn.preprocessing import StandardScaler X = carrega_dataset() sc = StandardScaler() sc.fit(X) O código acima está realizando um processo de normalização dos dados. A função StandardScaler() é comumente utilizada para padronizar os recursos (features) de um conjunto de dados, o que é uma etapa importante no pré-processamento de dados para muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Portanto, a opção correta é: C) um processo de normalização dos dados
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