FC ConcursosFC Concursos

Questão FC369915

Um cientista de dados utiliza a biblioteca scikit-learn para treinar um estimador clf usando um conjunto de treinamento X1 e seu respectivo conjunto de atributos-alvo y. Posteriorm

Inteligência Artificial (IA)

FGV · 2024

Um cientista de dados utiliza a biblioteca scikit-learn para treinar um estimador clf usando um conjunto de treinamento X1 e seu respectivo conjunto de atributos-alvo y. Posteriormente, o cientista estima os atributos-alvo do conjunto X2.

 

Para realizar o treinamento e a predição, o cientista de dados deve usar, respectivamente, os métodos:

  1. fit(X1,y) e estimate(X2);
  2. fit(X1,y) e predict(X2);
  3. train(X1,y) e estimate(X2);
  4. train(X1,y) e predict(X2);
  5. train(X1,y) e test(X2).
Mostrar resposta e comentário

Gabarito

B

Comentário do professor

fit(\(X_1,y\)) ajusta o estimador aos dados: recebe a matriz de características \(X_1\) e o vetor/array de alvos \(y\) e calcula os parâmetros do modelo (por exemplo coeficientes, divisões de árvore, etc.), armazenando atributos aprendidos como coef_ ou feature_importances_.

É obrigatório que o número de linhas de \(X_1\) corresponda ao tamanho de \(y\), e que ambas estejam no formato esperado pelo scikit-learn (tipicamente arrays 2D para \(X\) e 1D para \(y\)).

Após o treinamento, predict(\(X_2\)) usa o modelo aprendido para gerar as estimativas dos alvos para novas observações \(X_2\).
O número de colunas de \(X_2\) deve ser igual ao de \(X_1\).
O método retorna um array com as previsões correspondentes às linhas de \(X_2\).

Conteúdo do catálogo FC Concursos · Atualizado em

Continue aprendendo