Questão FC374878
Sobre a função train_test_split() da biblioteca scikit-learn, no contexto de aprendizado de máquina em Python, assinale a afirmativa INCORRETA.
Inteligência Artificial (IA)
Instituto Consulplan · 2025
Sobre a função train_test_split() da biblioteca scikit-learn, no contexto de aprendizado de máquina em Python, assinale a afirmativa INCORRETA.
- Oferece a opção de embaralhar os dados antes da divisão por meio do parâmetro shuffle.
- Permite definir a semente do gerador de números aleatórios com o parâmetro random_state.
- Pode preservar a proporção de classes em problemas de classificação usando o parâmetro stratify.
- Permite configurar a proporção dos subconjuntos através do parâmetro test_size, o qual aceita valores entre 0 e 1.
- É capaz de dividir o conjunto de dados em múltiplos subconjuntos, retornando dados de treino, dados de teste e validação, simultaneamente.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
A afirmação é incorreta porque a função train_test_split() não devolve, em uma única chamada, conjuntos de treino, teste e validação simultaneamente.
O propósito de train_test_split() é dividir uma ou mais matrizes em subconjuntos aleatórios de treino e teste, retornando os arrays correspondentes (por exemplo, X_train, X_test, y_train, y_test). Mesmo aceitando múltiplos arrays, a partição gerada é sempre no esquema treino/teste.
Para obter um conjunto de validação separadamente, é preciso realizar uma segunda divisão (por exemplo, primeiro separar o teste e depois dividir o restante em treino e validação) ou usar estratégias de validação cruzada/geradores dedicados do scikit-learn.
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