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

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Para fazer previsões após o treinamento de um modelo no Scikit-learn, o método correto a ser utilizado é o `predict`. Vamos analisar as alternativas: a) fit_predict - Este método é usado para ajustar o modelo e, em seguida, fazer previsões, mas não é o método padrão para previsões após o treinamento. b) predict - Este é o método específico para fazer previsões com um modelo já treinado. c) transform - Este método é usado para transformar os dados, mas não para fazer previsões. d) evaluate - Este não é um método padrão do Scikit-learn; a avaliação geralmente é feita com funções específicas, como `score`. Portanto, a resposta correta é: b) predict.

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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

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 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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b) Realizar manipulação de dados
c) Implementar modelos de aprendizado de máquina
d) Criar bancos de dados

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

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.
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d) Ajuste automático dos hiperparâmetros.

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c) cross_val_split
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c) Define a profundidade máxima da árvore.
d) Define o número de features a serem consideradas.

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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.

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b) PCA (Principal Component Analysis)
c) LinearRegression
d) LogisticRegression

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c) Avaliação do modelo em um único conjunto de dados de teste.
d) Ajuste automático dos hiperparâmetros.