Grátis: Qual é a principal função do Scikit-learn em Python? a) Visualizar dados em gráficos b) Realizar manipulação de dados c) Implementar modelos de apr...

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Qual é a principal função do Scikit-learn em Python?
a) Visualizar dados em gráficos
b) Realizar manipulação de dados
c) Implementar modelos de aprendizado de máquina
d) Criar bancos de dados

Praticando Para Aprender

há 7 meses

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4 pág.

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há 7 meses

O Scikit-learn é uma biblioteca muito popular em Python, especialmente voltada para aprendizado de máquina. Vamos analisar as alternativas: a) Visualizar dados em gráficos - Embora existam bibliotecas para visualização, como Matplotlib e Seaborn, o Scikit-learn não é focado nisso. b) Realizar manipulação de dados - Para manipulação de dados, bibliotecas como Pandas são mais adequadas. O Scikit-learn não é a principal ferramenta para isso. c) Implementar modelos de aprendizado de máquina - Esta é a principal função do Scikit-learn. Ele fornece uma ampla gama de algoritmos e ferramentas para construir e avaliar modelos de aprendizado de máquina. d) Criar bancos de dados - O Scikit-learn não é utilizado para criar bancos de dados. Portanto, a alternativa correta é: c) Implementar modelos de aprendizado de máquina.

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Scikit-learn (Python)

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Qual classe do Scikit-learn é utilizada para classificação binária?
a) LinearRegression
b) LogisticRegression
c) KMeans
d) DecisionTreeRegressor

Em Scikit-learn, qual função é usada para dividir um conjunto de dados em treinamento e teste?
a) train_test_split
b) split_data
c) cross_val_split
d) data_splitter

Qual método do Scikit-learn é utilizado para fazer previsões após o treinamento de um modelo?
a) fit_predict
b) predict
c) transform
d) evaluate

Qual é a principal diferença entre RandomForestClassifier e RandomForestRegressor no Scikit-learn?
a) O Classifier é usado para problemas de classificação, enquanto o Regressor é utilizado para problemas de regressão.
b) O Classifier utiliza regressão, e o Regressor utiliza classificação.
c) Ambos são utilizados para classificação apenas.
d) O Classifier é mais rápido que o Regressor.

O que faz o parâmetro n_estimators em modelos como RandomForest?
a) Define a quantidade de dados de treinamento.
b) Define o número de árvores no modelo.
c) Define a profundidade máxima da árvore.
d) Define o número de features a serem consideradas.

O que o método fit faz em um modelo do Scikit-learn?
a) Treina o modelo nos dados fornecidos.
b) Faz previsões com os dados fornecidos.
c) Testa a precisão do modelo.
d) Ajusta os parâmetros do modelo.

Qual técnica do Scikit-learn é usada para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados?
a) KMeans
b) PCA (Principal Component Analysis)
c) LinearRegression
d) LogisticRegression

O que significa overfitting em aprendizado de máquina?
a) O modelo não é capaz de aprender padrões nos dados.
b) O modelo é muito simples e não consegue generalizar.
c) O modelo aprende demais os dados de treinamento, mas não generaliza bem para dados novos.
d) O modelo não é treinado adequadamente.

O que é a validação cruzada no Scikit-learn?
a) Técnica de otimização de parâmetros do modelo.
b) Divisão dos dados em partes para validar o modelo em diferentes subsets.
c) Avaliação do modelo em um único conjunto de dados de teste.
d) Ajuste automático dos hiperparâmetros.

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Qual classe do Scikit-learn é utilizada para classificação binária?a) LinearRegressionb) LogisticRegressionc) KMeansd) DecisionTreeRegressor

Em Scikit-learn, qual função é usada para dividir um conjunto de dados em treinamento e teste?a) train_test_splitb) split_datac) cross_val_splitd) data_splitter

Qual método do Scikit-learn é utilizado para fazer previsões após o treinamento de um modelo?a) fit_predictb) predictc) transformd) evaluate

O que faz o parâmetro n_estimators em modelos como RandomForest?a) Define a quantidade de dados de treinamento.b) Define o número de árvores no modelo.c) Define a profundidade máxima da árvore.d) Define o número de features a serem consideradas.

O que o método fit faz em um modelo do Scikit-learn?a) Treina o modelo nos dados fornecidos.b) Faz previsões com os dados fornecidos.c) Testa a precisão do modelo.d) Ajusta os parâmetros do modelo.

Qual técnica do Scikit-learn é usada para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados?a) KMeansb) PCA (Principal Component Analysis)c) LinearRegressiond) LogisticRegression

O que é a validação cruzada no Scikit-learn?a) Técnica de otimização de parâmetros do modelo.b) Divisão dos dados em partes para validar o modelo em diferentes subsets.c) Avaliação do modelo em um único conjunto de dados de teste.d) Ajuste automático dos hiperparâmetros.

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d) DecisionTreeRegressor

Em Scikit-learn, qual função é usada para dividir um conjunto de dados em treinamento e teste?
a) train_test_split
b) split_data
c) cross_val_split
d) data_splitter

Qual método do Scikit-learn é utilizado para fazer previsões após o treinamento de um modelo?
a) fit_predict
b) predict
c) transform
d) evaluate

O que faz o parâmetro n_estimators em modelos como RandomForest?
a) Define a quantidade de dados de treinamento.
b) Define o número de árvores no modelo.
c) Define a profundidade máxima da árvore.
d) Define o número de features a serem consideradas.

O que o método fit faz em um modelo do Scikit-learn?
a) Treina o modelo nos dados fornecidos.
b) Faz previsões com os dados fornecidos.
c) Testa a precisão do modelo.
d) Ajusta os parâmetros do modelo.

Qual técnica do Scikit-learn é usada para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados?
a) KMeans
b) PCA (Principal Component Analysis)
c) LinearRegression
d) LogisticRegression

O que é a validação cruzada no Scikit-learn?
a) Técnica de otimização de parâmetros do modelo.
b) Divisão dos dados em partes para validar o modelo em diferentes subsets.
c) Avaliação do modelo em um único conjunto de dados de teste.
d) Ajuste automático dos hiperparâmetros.