Questão 35 — Aprendizado de Máquina — Árvores de Decisão (Ciência de Dados) — Cebraspe · Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (SEBRAE) 2024

Ciência de Dados Aprendizado de Máquina — Árvores de Decisão

Cebraspe 2024 Superior

Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (SEBRAE) · Analista Técnico II – Cientista de Dados

Gabarito disponível

Assinale a opção correta a respeito da implantação de um modelo de classificação de árvore de decisão em Python.

Selecione uma alternativa A) Para treinar um modelo, deve-se utilizar o método fit(X_train, y_train), em que a variável X_train representa os rótulos verdadeiros, e y_train as características dos dados. B) Após treinar o modelo por meio do comando fit(), o método score(X_test, y_test) deve ser utilizado para avaliar o desempenho do modelo com novos dados de teste. C) O método model.predict(X_train) é utilizado para avaliar o desempenho do modelo de árvore de decisão aos dados de treinamento. D) Após treinar o modelo por meio do comando fit(), deve-se utilizar model.predict(Y_test) para realizar previsões em novos dados de teste.